运行导出成功后,会在当前目录下生成yolov5s.rknn文件,在板卡上部署可以参考前面的RKNN API或者后面的Toolkit Lite2章节。同时在PC上模拟运行RKNN模型并获取推理结果,会在当前目录下输出结果图片(result.jpg):3.2.2. 性能和内存评估这小节将使用RKNN-Toolkit2,在连接的板卡NPU上运行,进行性能和内存评估或者推理等操作...
docker run -itd --privileged rknn-toolkit2:2.2.0-cp38 docker ps #找到容器id docker exec -it b3c009efc93c /bin/bash #进入容器 后续操作均在容器内。 apt-getupdate apt-get install git 步骤2: pt文件转onnx格式 以一个训练好的yolov5文件为例,文件名为*.pt 链接:https://pan.baidu.com/s/1W...
rknn_toolkit_lite2-1.5.2-cp39-cp39-linux_aarch64.whl rknpu2 升级命令如下: 升级rknpu2 cp rknpu2/runtime/RK3588/Linux/rknn_server/aarch64/usr/bin/rknn_server /usr/bin/rknn_server cp rknpu2/runtime/RK3588/Linux/librknn_api/aarch64/librknnrt.so /usr/lib/librknnrt.so cp rknpu2...
RKNN-Toolkit2是为用户提供在 PC 平台上进行模型转换、推理和性能评估的开发套件,用户通过该工具提供的 Python 接口可以便捷地完成以下功能: 模型转换:支持 Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型转为 RKNN 模型,并支持 RKNN 模型导入导出,RKNN 模型能够在 Rockchip NPU 平台上加载使用。
安装RKNN Toolkit Lite2:安装RKNN Toolkit Lite2及其Python绑定。 进行推理测试:运行ResNet18和YOLOv5模型的推理测试,验证安装是否成功。 安装依赖 脚本会自动安装Python开发环境、OpenCV、NumPy等依赖,确保RKNN Toolkit Lite2能够正常运行。 克隆代码仓库 脚本会从GitHub或Gitee克隆RKNN Toolkit Lite2的示例代码仓库。
cd ~/rknn-toolkit2/examples/onnx/ 将yolov5备份成yolov8: cd yolov8 cp ~/ultralytics/yolov8s.onnx . 修改test.py文件: 首先将两个文件名改为yolov8s.onnx和yolov8s.rknn 再到main模块,增加 target_platform="rk3588"部分: 执行:python test.py ...
使用的是rknn-toolkit2-1.5.0转的yolov5v7.0-seg。 步骤是:(1)使用yolov5v7.0-seg官方的代码转pt为onnx(2)使用咱们的toolkit2-1.5.0转onnx为rknn然后再rk3399pro板子上运行时候包初始化错误,麻烦帮忙看下。驱动是最新的,错误如下:--> Load RKNN model123...
rknn-toolkit2:1.5.0 bash# 转换 *.pt 到 *.onnx# 图片大小640*640cdyolov5 && python3 export.py --rknpu --imgsz 640 640 --weight /models/yolov5_jiapingzhe_exp19.pt# 转换 *.onnx 到 *.rknncd/src/examples/onnx/yolov5/ && python3 convert.py -i /models/yolov5_jiapingzhe_exp19....
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
、识别、定位等多种模型。其中的mmpose项目(https://github.com/open-mmlab/mmpose.git)即实现了lite-hrnet模型,我们可以通过mmpose项目中的脚本,轻松的训练、导出模型。 rknn的部署一般先要将模型转换为onnx模型,然后将onnx模型转换为rknn模型,其中转换为onnx模型的脚本我们可以利用mmpose/tools/deployment/pytorch2on...