在RKNN SDK中对YOLOv5模型进行量化和预编译的过程涉及多个步骤,下面我将详细解释这一过程,并提供必要的代码片段。 1. 了解基本概念 量化:量化是一种将模型的浮点参数转换为定点参数的技术,旨在减少模型的大小和提高推理速度,同时可能牺牲一定的精度。 预编译:预编译是在模型部署之前对模型进行优化和适配的过程,以提高...
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yolov5项目rknn模型精度优化 yolov5 模型训练 1.在github下载源码 2.准备数据集 (1)创建数据集文件夹 在yolov5文件夹里创建一个shujuji文件夹,可以自己命名,不要中文。 shujuji文件夹里再创建两个文件夹分别是训练集和验证集 接着分别在train 和 val 文件夹里创建images 和 labels ,第一个文件夹里放要训练的...
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 yolo...
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。
导出模型可选择去掉尾端的permute层,从而兼容rknn_yolov5_demo的c++部署代码 python3 models/export.py --rknn_mode --ignore_output_permute 导出模型可选择增加图片预处理层,可有效降低部署段 rknn_input_set 的时间耗时。具体使用方法参考 models/common_rk_plug_in.py 里的 preprocess_conv_layer 的说明。
1、在终端命令窗口进入 rknn_yolov5_demo 文件夹 cdexamples/rknn_yolov5_demo/ 运行build-linux_RK3588.sh 脚本编译程序 ./build-linux_RK3588.sh 🍎五、在板端运行 rknn_yolov5_demo 运行目标检测程序,识别并定位图片中物体,cd到install/rknn_yolov5_demo_Linux/目录下,然后输入命令: ...
https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/blob/main/models/CV/object_detection/yolo/RKNN_model_convert/README.md 首先是准备一个yml文件,3588下的yolov5s如下: #support yolo[v5,v6,v7,v8], ppyoloe_plus model_framework: pytorch model_file_path: yolov5s.torchscript ...
sudo ./rknn_yolov5_demo model/yolov5_jiapingzhe_exp19.rknn model/yolov5_test3.jpg postprocess.h #defineOBJ_CLASS_NUM 37// 目标类别数 coco_80_labels_list.txt 0: zero 1: one 2: two 3: three 4: four 5: five 6: six 7: seven ...
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。 rknn-toolkit-master\rknn-toolkit-master\examples\onnx\yolov5目录下修改test.py ...