1.其中images用于存放所有的jpg图片,labels用于存放所有的标签txt文件,ImageSets为空(注意大小写不能改变) 2.把rw_txt.py放到程序文件夹(yolov5-master)下 (非必要),运行该程序。 这是一个批量操作txt文档的程序,因为我们标注时,如果是分开两次标注,标注不同类别的物体,那他们的类别序号都是0,按理说应该一个类...
3. 进行YOLOv5模型的量化操作 RKNN SDK提供了量化工具,可以对ONNX模型进行量化。首先,需要将YOLOv5模型转换为ONNX格式,然后再进行量化。 bash #将YOLOv5模型转换为ONNX格式(假设已经有一个export.py脚本可以完成此操作) python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 # 使用RKNN SDK的量化工...
进入 rknn_model_zoo/examples/yolov5/python 目录下,运行 convert.py 脚本,该脚本有几个参数如下: 其中platform为板卡平台的芯片类型,dtype为模型的精度,可以看到不同精度的模型适用的平台有所区别,在设置时需要注意。 不同的板卡需要要选择对应的精度类型 python convert.py ../model/yolov5s_relu.onnx rk3576...
(2)在darknet/scripts/VOCdevkit/VOC2007文件夹中,打开终端(yolov3_py2环境),运行python xml2txt.py文件,得到Main文件夹中的4个完整txt文件。 (3)在darknet/scripts文件夹中,运行python voc_label.py在VOC2007文件夹中产生labels文件夹。 (4)修改darknet/cfg文件夹中两个文件:voc.data和yolov3-voc.cfg,修改...
python export.py --rknpu --weight yolov5s.pt --include onnx 输出文件为yolov5s.onnx 步骤3: onnx格式转rknn git clone https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo.git cd rknn_model_zoo/examples/yolov5/python 执行转换: python convert.py yolov5s.onnx rk3588 i8 yolov5s_relu.rknn ...
模型预测:python3 detect.py --rknn_mode 删改说明: 将common文件中激活层修改为ReLU,此外模型结构、训练、测试及其他操作均与原版本 Yolov5 一致。模型测试、导出时增添 rknn_mode 模式,导出对rknn友好型模型。(基于opset_version=10, rknn_toolkit_1.6.0测试通过) ...
步骤1 下载原始的yolov5s模型,并转换为torchscript格式: yolov5s_v0.pt 14.8M · 百度网盘 然后使用官方参考的转换文件,转换成torchscript格式: 具体参考代码和文档: https://github.com/airockchip/yolov5/blob/master/README_rkopt_manual.md python export.py --rknpu {rk_platform} --weight yolov5s...
docker run -it --rm-v$PWD:/models arcturusnetworks/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/ && pytho...
pythonfromrknn.api import RKNN 没有报错就是安装成功。 2.官方demo验证 1.官方demo onnx->rknn 这边先用官方的准备的onnx模型转换成rknn模型,然后在rv1109平台上运行。 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。
一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py,转换为onnx模型,参数根据自己需要修改。 二、创建转换目录然后在rknn文件夹下,找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集,将它们复制到新的文件夹中,作为rknn模型转换目录。将需要转换的onnx模型也放在该目录中。我的目录结构如图所示,其中第一个文件夹是已经转...