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01 YOLOv8:一种精确&灵活的视觉 AI 方案2023年1月,ultralytics公司推出了最新的 YOLO 系列模型——YOLOv8。对于这次发布的产品,ultralytics官方称其为"一种前沿的(cutting-edge)、最先进的(state-of-the-art )视觉模型”。除了性能提升,YOLOv8还能胜任多种视觉技术(分类、检测、分割、姿态估计和跟踪)。官方描...
后处理优化:在量化过程中,部分后处理操作可能不适合直接量化。可以通过自定义后处理逻辑,将这部分操作从量化过程中分离出来,单独进行优化。 量化感知训练:在模型训练过程中引入量化噪声,使模型在训练过程中逐渐适应低精度计算环境,从而提高量化后模型的精度。 五、总结 YOLOv8在RKNN平台上的量化实践是一个复杂但极具价...
处理output_data ... // 释放资源 RKNN_ReleaseTensor(output_tensor); RKNN_ReleaseTensor(input_tensor); RKNN_ReleaseModel(model); RKNN_Release(); return 0; } 请注意,上述代码是一个简化的示例,实际使用时需要根据YOLOv8模型和RKNN的具体API进行调整。特别是输入数据的预处理和输出数据的后处理部分,...
进入 rknn_model_zoo/examples/yolov8/python 目录，运行 yolov8.py 脚本，便可通过连板调试的方式在板端运 行 yolov8 模型，参考命令如下：# 进入 rknn_model_zoo/examples/yolov8/python 目录cd Projects/rknn_model_zoo/examples/yolov8/python# 运行 yolov8.py 脚本，在板端运行 yolov8 模型# 用法: ...
该例程将配置并导入onnx模型(yolov5s.onnx),对模型进行量化之后导出RKNN模型(yolov5s.rknn),随后初始化运行环境,使用模拟器模拟推理获取输出数据,对输出数据后处理,最终得到结果图片。需要注意的是,test.py配置的平台默认是rk3566,也就是导出的rknn模型是部署到rk3566平台。要修改为其他平台,需要调用config接口设置...
从v1.0.0版本开始,output 的 shape 将与原始模型保持一致,不再进行”NHWC”到”NCHW”的转换。进行后处理时请注意 channel 所在的位置。 3、Toybrick开发板上用rknn-toolkit转换模型时开启pre_compile=true出错arm64版本的rknn-toolkit暂时还不支持pre_compile,如果需要打开pre_compile,建议在开发机上用x86版本rknn-...
http://t.rock-chips.com RKNN-Toolkit 使用指南 V1.1.0 目录 http://t.rock-chips.com 1 主要功能说明... 1 2 系统依赖说明...
基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。 有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。