直接跳过,官方也给出来了说这个github链接不在维护(https://github.com/rockchip-linux/rknpu2)然后找了一圈下面才是正点官方最新地址:rknn-toolkit2所有实例程序就都在这里了 工具包库:rknn_model_zoo下载下来 一定要仔细读一下redme
图像分割:将图像隐式的分割为S X S个网格,当物体中心落在哪个网格里哪个网格就负责预测 计算量小:张量大小只有 S x S x (B*5 + C)。 训练集和测试集图片大小不一致训练图片大小为224x224,测试图片为448x448 YOLO V2 批标准化:加入BN层 加入448 x 448图片:在训练过程中加入和测试图像一样大的448 x ...
rknn_toolkit_1_6_0模拟中结果正常,部署到板子端会出现异常。默认暂不使用,等待rk修复。 rk_npu速度测试45(单位:ms): 1: 是指基于原版的yaml配置,激活层修改为relu。 2: optimize是指在导出模型时对 大尺寸maxpool 进行优化,现已开源,导出参数 --rknn_mode 时默认使用。不会影响精度。 3: 统计时间包含rkn...
将官方的YOLOv5 7.0模型转换成RKNN模型后,使用Netron观察网络的输入和输出 由于我们使用的是原始的COCO数据集(80分类)模型,因此这里YOLOv5的输入为:1 x 3 x 640 x 640 (NCHW) H:图片的高度:640 W:图片的宽度:640 C:图片的通道数:3 N:图片的数量,通常为1 三个检测头最后分别输出为1 x 255 x 80 x 8...
一、从pytorch的pt到rknn转换 第一步: 使用yolov5提供的export.py函数导出yolov5.onnx模型 python3 export.py--weightsyolov5s.pt--img-size640--includeonnx 1 登录后即可复制 第二步:使用onnxsim简化导出的yolov5.onnx模型 onnxsim是一个基于ONNX规范的工具,通过简化ONNX模型和优化ONNX模型,帮助用户减小...
yolov5 rknn的识别框颜色 yolo检测框 1.网络输入量分析 首先需要对网络的输入进行理解。Yolov3需要的训练数据的label是根据原图尺寸归一化了的,这样做是因为怕大的边框的影响比小的边框影响大,因此做了归一化的操作,这样大的和小的边框都会被同等看待了,而且训练也容易收敛。既然label是根据原图的尺寸归一化了的,...
yolov8使用silu作为激活函数,在rknn平台上运行在CPU,推理速度慢。将silu转换为relu,利用rknn可以量化到int8,可以在npu运行,起到加速推理效果,当然这会牺牲一部分推理精度。 采用训练后量化,准备好和应用场景分布较一直的数据用作量化数据集。 rknn 部署 前后处理加速方法: 0拷贝,目的避免模型不同内存之间的拷贝,主要...
ago7.75GBdockerrun-it -v$HOME:/home/host_home rknn-toolkit2:2.1.0-cp38apt-get install cmake wgetroot@5c542f109d4c:/# lsbin dev home lib32 libx32 mnt proc root sbin sys usrboot etc lib lib64 media opt rknn_toolkit2-2.1.0+708089d1-cp38-cp38-linux_x86_64.whlrunsrv tmp varroot@...
在虚拟环境下使用以下命令新建一个RKNN环境: conda create --name=rknn python=3.6.8 执行以下命令进入虚拟环境: conda activate rknn 进入虚拟环境后,再执行以下命令安装深度学习框架,如Tensorflow,Pytorch,Keras等。 pip install tensorflow==1.14.0pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https...
python onnx2rknn.py 改进结构2 a. 将Focus层改成Conv层 b. 将Swish激活函数改成Relu激活函数 c. ...