运行脚本,将onnx转为rknn; python onnx2rknn.py 1. 复制rknn模型到/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/model/RK3588 进入/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/model目录,修改coco_80_labels_list.txt: 修改/rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo_c4/include/postprocess.h,修改类别数和置信度阈值: 7....
RKNN Runtime是Rockchip公司提供的一套运行时库,用于在RK3588等Rockchip芯片上运行RKNN格式的模型。 3.2 模型部署 将转换好的RKNN模型文件拷贝到RK3588平台上,并使用RKNN Runtime加载模型。然后,你可以编写应用程序来调用RKNN Runtime,实现目标检测功能。 4. 实际应用与优化 在RK3588平台上部署模型后,你可以根据实际...
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
第三步:要完全使用rknn提供的部署转换代码,需要根据简化后的onnx模型,选取合适层的输出,以替代以下代码中的‘378’,‘439’和‘500’,如下图onnx例子中的’onnx::Reshape_446’,‘onnx::Reshape_484’,‘onnx::Reshape_522’。(这三个name,可能都是不一样的,是什么就填什么即可) # Load ONNX modelprin...
使用rknn-toolkit2工具连接板子测试,还可以进行精度分析,内存评估等操作,具体参考下rknn-toolkit2手册。7.2.3. 板卡上部署测试 接下来将参考 rknn_model_zoo仓库 提供的C++部署例程,在板卡上进行部署测试,教程测试例程请参考配套例程。 教程测试是在lubancat-4板卡上: # 拉取配套例程程序或者rknn_model_zoo仓库程序...
~/rknn_model_zoo/datasets/COCO$ python download_eval_dataset.py 1 2 登录后即可复制 脚本会自动下载coco数据集val2017约5000张照片 同时会生成几个txt文件, 后面我们会用到. 把训练并转好的onnx的模型权重, 复制到虚拟机的model zoo目录或者任意目录, 把板子连到虚拟机上, 用adb devices -l查询一下设备...
最近参与一个项目,需要利用unet做焊点检测,unet最终要部署在Rockchip的rk3399pro嵌入式系统里,该系统内部有神经网路加速器,但需要先转成.rknn的格式。 RK3399Pro NPU Manual提供了入门指导,里面的RKNN toolkit 包含了样例和转换工具。我的unet版本是参考github头像匹配的pytorch版本。
并量化转化为瑞芯微RK系列搭载的NPU加速单元可以推理的rknn格式模型全流程。
了解rknn模型部署流程。能够使用RKNN格式的模型进行推理;能够完成推理后的图片处理并输出结果;能够使用线程的方式实现模型的实时检测;能够在边缘网关完成应用的运行与调试。任务描述 此任务在边缘端对RKNN格式的模型进行测试,并通过线程的方式实现边缘端实时目标检测的应用。任务要求 加载RKNN模型并初始化运行环境;使用...
如果是其他模型类型,则需要在搭载Ubuntu18.04(x64)及更新版本操作系统的PC上使用RKNN-Toolkit2工具,将模型转为 RKNN 模型,再按照前一类方法将其交叉编译后部署到开发板上。 基于此,本文将描述如何将yolov5的onnx模型转为RKNN模型,以及,如何交叉编译yolov5的RKNN模型以得到demo,并最终在板端执行模型demo的过程。