训练好的yolov5转rknn
时间: 2025-05-02 08:12:32 浏览: 24
### 将YOLOv5模型转换为RKNN格式
为了将训练好的YOLOv5模型转换为RKNN格式以便于Rockchip芯片上的部署,整个过程涉及几个关键步骤。这些步骤包括准备环境、导出ONNX模型以及最终将其转化为RKNN格式。
#### 准备工作
确保安装了必要的依赖库和工具链来支持模型的转换操作。这通常涉及到Python环境中特定版本PyTorch和其他辅助包的设置[^1]。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install onnx onnxruntime-gpu rknn-toolkit2
```
#### 导出YOLOv5至ONNX格式
首先需要利用官方提供的脚本或自定义代码片段将`.pt`格式的YOLOv5模型保存为中间表示形式即ONNX文件。此过程中需指定输入张量形状参数以匹配目标硬件的要求[^2]。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=device) # 加载预训练权重
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)
dynamic_axes = {
"input": {0: "batch_size"},
"output": {0: "batch_size"}
}
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
"best.onnx",
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
dynamic_axes=dynamic_axes
)
```
#### ONNX转RKNN
完成上述步骤之后,下一步就是通过RKNN Toolkit命令行接口或者API调用来实现从ONNX到RKNN格式的具体转变。这里需要注意的是,在实际应用中可能还需要调整量化策略以及其他优化选项以适应具体应用场景的需求[^3]。
```python
from rknn.api import RKNN
rknn = RKNN()
ret = rknn.load_onnx(model='best.onnx')
if ret != 0:
print('Load ONNX failed!')
exit(ret)
ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset='./dataset.txt') # 如果有校准数据集则开启量化
if ret != 0:
print('Build RKNN failed!')
exit(ret)
ret = rknn.export_rknn('./best.rknn')
if ret != 0:
print('Export RKNN failed!')
exit(ret)
```
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