将1.3中拉下来的demo代码考到板子上,进到rknn_model_zoo/examples/yolov8/python目录下,使用python脚本进行推理: Python Python # 注意,../model/yolov8.rknn要改为你转换的rknn模型路径 python yolov8.py --model_path ../model/yolov8.rknn --img_show --img_save --target rk3588 这一步...
b. RKNN 框架支持模型在 NPU 上的推理 RKNN是 Rockchip NPU 平台使用的一种推理框架,它为深度学习模型在 NPU 上的推理提供了便利。为了支持不同框架下训练的模型在使用RKNN 框架推理,RKNN 官方发布了 rknn-toolkit 开发套件。该工具提供了一系列 Python API 用于支持模型转换、模型量化、模型推理以及模型的状态检测...
第一步,训练自己的yolo模型(pt) 第二步,导出onnx模型 1.因为dfl结构和dist2bbox部分在npu上效果不佳(具体查算子手册以及运用rknn_toolkit2分析每层ddr和npu耗时),我们需要将其移出到后处理部分,如图: (obb模型输出头) (detect模型输出头) 2.具体步骤(代码可参考https://github.com/airockchip/ultralytics_y...
1.其中images用于存放所有的jpg图片,labels用于存放所有的标签txt文件,ImageSets为空(注意大小写不能改变) 2.把rw_txt.py放到程序文件夹(yolov5-master)下 (非必要),运行该程序。 这是一个批量操作txt文档的程序,因为我们标注时,如果是分开两次标注,标注不同类别的物体,那他们的类别序号都是0,按理说应该一个类...
在这个语法中“OPTIONS“包含一些参数,用于配置和控制容器的各个方面。“IMAGE要使用的Docker镜像。“COMMAND“是在容器中执行的命令,“ARG“是该命令的参数。 以下是一些常用的选项: -d: 指定容器应在后台运行。 -it: 允许容器与终端交互。 –name: 指定容器的名称。
yolov8在rknn上跑的很慢 yolov5s速度 网络结构 性能 Yolov5s网络最小,速度最少,AP精度也最低。但如果检测的以大目标为主,追求速度,倒也是个不错的选择。 其他的三种网络,在此基础上,不断加深加宽网络,AP精度也不断提升,但速度的消耗也在不断增加。
深入解析YOLOv8在RKNN上的量化实践:提升模型效率的利器 随着深度学习技术的飞速发展,目标检测模型在各行各业的应用日益广泛。YOLOv8作为YOLO家族中的最新成员,以其卓越的性能和高效的推理速度赢得了广泛关注。然而,在实际部署过程中,模型的大小和计算复杂度往往成为限制其广泛应用的关键因素。量化技术作为一种有效的模型...
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。 模型8bit量化 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。
# 解析输出的代码 # 释放RKNN对象 rknn.release() 4. 配置和优化模型以适应目标硬件 在将模型部署到目标硬件之前,可能需要进行一些配置和优化以确保模型能够在硬件上高效运行。这可能包括调整模型参数、使用量化技术减少模型大小和提高推理速度等。 5. 部署并测试模型在目标硬件上的性能 最后,将模型部署到目标硬件...
12.3.1.导出rknn模型¶ 导出的yolov8-pose模型,使用toolkit2工具将其转换成rknn模型。 如果是lubancat-4/5,模型转换目标设置rk3588,如果是lubancat-0/1/2,需要设置目标为rk3566/rk3568。 # 获取配套例程的转换程序onnx2rknn.py# python onnx2rknn.py <onnx_model> <TARGET_PLATFORM> <dtype(optional)> ...