的量化参数,具体请参考 1.4.1 的回答。当导入的模型是非量化模型时,do_quantization=False 不会做量化的操作,但是会把权重从 float32 转成 float16,这块不会有精度损失。 zhang1232021-10-8 09:55 請參考Rockchip_Trouble_Shooting_RKNN_Toolkit_V1.6.1_CN.pdf 1.4.2 转换模型时如果 do_quantization 为 ......
ret = rknn.build(do_quantization, dataset, pre_compile) 这个就是将Pytorch模型转化成rknn。 参数解析 do_quantization 是否对模型进行量化,值为True 或False dataset 量化校正数据的数据集。可以理解为用来进行测试的图像路径名的集合。每一个图像路径放一行。我这里就用一个图像进行测试。所以dataset.txt内如为...
以量化为例,你可以在build方法中设置do_quantization=True来开启量化优化。这将减小模型体积并提高推理速度,但可能会牺牲一定的精度。你需要在精度和性能之间做出权衡。 四、模型部署 优化完成后,你可以将RKNN模型部署到Rockchip硬件平台上进行推理。RKNN提供了丰富的硬件接口和高效的推理引擎,确保你的模型能够在各种场景...
rknn.hybrid_quantization_step1(dataset='./dataset.txt') ret = rknn.hybrid_quantization_step2( model_input='./moonpie_80_0_11s_Feb19.model', data_input='./moonpie_80_0_11s_Feb19.data', model_quantization_cfg='./moonpie_80_0_11s_Feb19.quantization.cfg') else: rknn.build(do_quantiz...
(1)使用RKNN Toolkit导入量化后的模型时使rknn.build(do_quantization=False); (2)参考1.1设置channel_mean_value参数,确保其和训练模型时使用的参数相同; (3)务必确保测试时输入图像通道顺序为R,G,B。(不论训练时使用的图像通道顺序如何,使用RKNN做测试时都按R,G,B输入) ...
(model='model.onnx')# 配置模型print('Configuring the model...')rknn.config(input_size=[1,3,224,224],# 输入尺寸target_platform='rk3588')# 目标平台# 编译模型print('Building the model...')rknn.build(do_quantization=False)# do_quantization=True可进行量化# 导出RKNN模型rknn.save('model....
do_quantization:是否对模型进行量化.默认值为 True. dataset:用于量化校正的数据集.目前支持文本文件格式,用户可以把用于校正的图 片(jpg 或 png 格式)或 npy 文件路径放到一个.txt 文件中.文本文件里每一行一条 路径信息.如: a.jpg b.jpg 或 a.npy b.npy 如有多个输入,则每个输入对应的文件用空格隔开,...
rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET, rknn_batch_size=1) rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 2、输出模型结构相关的静态参数 npu使用了特殊的NC1HWC2数据排列,因此rknn在转换过程中会改变模型的维度。因此原yolov8中从模型中提取的常数项会在rknn转...
do_quantization:是否对模型进行量化,值为 True 或 False. dataset:量化校正数据的数据集.目前支持文本文件格式,用户可以把用于校正的图 片(jpg 或 png 格式)或 npy 文件路径放到一个.txt 文件中.文本文件里每一行一条 路径信息.如: a.jpg b.jpg 或 a.npy b.npy pre_compile:预编译开关,如果设置成 True...
export_path: ./model_cvt/RV1109_1126/best_RV1109_1126_u8.rknnverbose: Falsedataset: ./../../../../../datasets/COCO/VOC_dataset_1.txtquantize: Truebuild: do_quantization: True dataset: ./../../../../../datasets/COCO/VOC_dataset_1.txtmodel_framework: onnxload: model: ./best...