Rockchip_Developer_Guide_RKNN_Toolkit_Custom_OP_V1.6.1_CN.pdf在该文件中有详细的解释,使用ReLU激活层会融合一些层,从而进行优化。 4. 模型转换--->ONNX 根据github项目需要先将PyTorch训练出的.pt模型转换成ONNX格式。根据项目的Repo直接转换即可。 在命令行输入 : python3 models/export_op.py --rknn_mo...
config['inference']['inputs'] = inputs#print(config['inference'])outputs = rknn.inference(inputs)#outputs = rknn.inference(config['inference'])print('len of output {}'.format(len(outputs)))print('outputs[0] shape is {}'.format(outputs[0].shape))print(outputs[0][0][0:2])else:pr...
之前在做yolov5s部署的时候,梳理过一整套过程,将yolov5s.pt转成yolov5s.onnx,将yolov5s.onnx转成yolov5s.rknn,将yolov5s.rknn部署到rk3399或其他芯片的板子上。 梦里寻梦:(十八)实践出真知——yolov5s部署rknn21 赞同 · 24 评论文章 但是我们拿到手的yolov5.pt模型往往都有所不同,按上文的代码,目前...
pc端 linux rknn-toolkit2; rk3588板子 aarch rknn_toolkit_lite2 清华源:-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple yolov5 训练的时候选noautoanchor,改激活函数relu,不然一堆乱框。 ### export.py导出onnx时要改,训练不改 def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(...
使用c++在rk3588_3588s上运行的yolov5s简单demo(142帧_s).zip 此仓库为c++实现, 大体改自rknpu2, python快速部署见于rknn-multi-threaded 使用线程池异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高推理帧数 yolov5s使用relu激活函数进行优化,提高推理帧率。 使用说明 演示 系统需安装有OpenCV 下载Re...
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