为了将YOLOv5模型部署到RK3588平台上,你需要将其转换为RKNN格式。 首先,你需要安装RKNN Toolkit,这是一个用于将神经网络模型转换为RKNN格式的开源工具。然后,将训练好的YOLOv5模型加载到RKNN Toolkit中,进行模型的转换。在转换过程中,你需要指定输入输出的数据类型、尺寸等参数,以确保模型在RK3588平台上能够正确运行。
YOLOv5提供了export.py脚本来将模型转换为ONNX格式。使用以下命令执行转换: bash python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --opset 12 这条命令会生成一个名为yolov5s.onnx的ONNX模型文件。 3. 使用RKNN Toolkit加载并转换ONNX模型 安装并配置好RKNN Toolkit后,可以使用以下Python代码...
7.进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo目录,运行build-linux_RK356X.sh脚本编译程序,编译成功会生成一个install/和build/文件夹: bash ./build-linux_RK356X.sh 1. 编译成功会生成一个install/和build/文件夹, 将install文件夹下的文件全部复制到开发板中,赋予rknn_yolov5_demo可执行权限,进入开发板中运行...
主要是model_file_path 写你自己的文件,其他都可以不用变。 然后就直接转换步骤1的文件即可,这一步是需要预先安装rknn-toolkit2 GitHub - rockchip-linux/rknn-toolkit2 的,否则会提示缺少引用文件。 然后执行: python rknn_convert.py --yml_path ./yolo_v5.yml --python_api_test --capi_test 可以看到,...
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 ...
首先从github上拉取仓库：https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2.git python环境 之后需要准备...
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....
通过https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit下载最新的demo,因为我需要用的是yolov5,而SDK里面是yolov3。 rknn-toolkit-master\rknn-toolkit-master\examples\onnx\yolov5目录下修改test.py 默认的平台是rk1808,修改target_platform为rv1109和rv1126,如果只是写rv1109应该也可以。
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...
E RKNN: unsupport cpu Pow op, op name: Pow:/model.24/Pow in current, please try updating to the latest version of the toolkit2 and runtime from: https://console.zbox.filez.com/l/I00fc3 (PWD: rknn) E RKNN: rknn fallback cpu failed ...