1 pytorch的pt文件转.onnx文件的时候涉及batchsize值,onnx2engine的时候也需要设置batchsize值,infer推理的时候也有batchsize参数。上述三处的batchsize的值需要一致,否则会出现【Cuda failure: 700 已放弃 (核心已转储)】的错误提示。 2 代码仅演示了一张固定图片的推理操作。 代码: 1 CMakeLists.txt # CMakeLi...
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...
模型转换主要代码 全部代码可以在rknn的github中找到 # Create RKNN objectrknn=RKNN(verbose=True)# pre-process configprint('--> Config model')rknn.config(mean_values=[[0,0,0]],std_values=[[255,255,255]])print('done')# Load ONNX modelprint('--> Loading model')ret=rknn.load_onnx(model...
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...
yolov5 onnx 转 rknn 输出不一致 1. Ubuntu中创建了虚拟环境后,环境切换命令 workon yolov3_py2 #切换到python2的环境 1. 2. 准备工作 (1)首先手动拷贝VOC2007数据 (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...
非常完美,下面就是如何实现自己模型转化rknn在这个板子上跑 三、将训练好的模型pt转成onnx 这个是我用airockchip官方提供好的模型的源码进行训练的,不明白到底是那个版本,就用官方的,别上来最新的,你会很惨。笔者也总结了,目前还在增加中。https://github.com/airockchip/yolov5/tree/master还是一样要看redme ...
E ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET) E File "Anaconda3\envs\rk36\lib\site-packages\rknn\api\rknn.py", line 278, in build E batch_size=rknn_batch_size) E File "Anaconda3\envs\rk36\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\data_flow_ops.py", line 445, in...
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。
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 File “rknn/base/RKNNlib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/shape_inference.py”, line 65, in rknn.base.RKNNlib.onnx_ir.onnx_numpy_backend.shape_inference.infer_shapeE File “rknn/base/RKNNlib/onnx_ir/onnx_numpy_backend/ops/conv.py”, line 49, in rknn.base.RKNNlib.onnx_ir.onnx_...