本章将简单测试yolov5-face模型，然后编写模型程序导出onnx模型，然后使用toolkit2的接口将onnx模型转换成rknn模型， 最后使用RKNPU2接口编写简单测试例程，在鲁班猫板卡上部署yolov5s-face模型。解释一下这些内容

<think>嗯，用户想了解如何测试yolov5-face模型，然后导出ONNX，转换成RKNN模型，最后部署到鲁班猫板卡上。首先，我需要分步骤解析整个过程。可能用户是刚开始接触模型部署，需要详细的流程说明。 首先，测试yolov5-face模型。这部分需要确保模型在训练后能正确检测人脸。用户可能需要知道如何加载模型，准备测试数据，运行推理并可视化结果。需要注意代码示例的正确性，比如使用PyTorch加载模型，处理图像，以及非极大值抑制（NMS）的应用。 接下来是导出ONNX模型。这里的关键是导出时的参数设置，比如输入尺寸和动态维度。用户可能会遇到导出错误，需要提醒他们检查输入张量的形状和确保模型结构正确。另外，简化ONNX模型可能用到的工具，如onnx-simplifier，应该提到。 然后是转换ONNX到RKNN模型。Toolkit2的使用需要配置目标平台，比如RK3566或RK3588，进行量化和优化。用户可能需要了解如何选择量化数据集，以及不同配置对模型精度和速度的影响。这部分可能需要提供示例代码，并强调验证转换后的模型是否正确。 最后是部署到鲁班猫板卡。使用RKNPU2的API加载RKNN模型，处理输入输出数据。用户需要知道如何预处理图像，执行推理，后处理得到检测框，并可能显示结果。要注意硬件兼容性和性能优化，比如内存管理和多线程处理。 用户可能在实际操作中遇到问题，比如模型转换失败或板卡上推理速度慢。需要提醒他们查阅文档，检查版本兼容性，以及进行性能调优。另外，中文回答要清晰，步骤分明，代码示例准确，避免技术术语过多，让新手也能理解。 还要确保按照系统指令使用正确的LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且结构清晰，分步骤解释。最后总结整个流程，强调验证和调试的重要性，确保用户能顺利完成部署。</think>好的，我将分步骤为您解析这个技术流程，并用中文逐步解释各个模块的关键点： $$\text{整体流程：测试模型} \rightarrow \text{导出ONNX} \rightarrow \text{转换RKNN} \rightarrow \text{板卡部署}$$ ### 一、测试yolov5-face模型 1. **目的验证** - 验证训练后的模型是否能正确检测人脸 - 检查关键点定位（5个面部特征点）的准确性 ```python # 示例代码片段 import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s-face.pt') results = model('test.jpg') results.show() # 可视化检测结果 ``` 2. **关键参数** - 输入尺寸：$640 \times 640$（默认） - 置信度阈值：$conf=0.4$，IoU阈值：$iou=0.5$ - 使用NMS（非极大值抑制）进行后处理 ### 二、导出ONNX模型 1. **导出流程** ```bash python export.py --weights yolov5s-face.pt --include onnx --dynamic ``` - `--dynamic`参数允许动态输入维度 - 输出层需包含：$det\_out$（检测框）、$kpts\_out$（关键点） 2. **验证要点** ```python import onnxruntime as ort ort_session = ort.InferenceSession("yolov5s-face.onnx") outputs = ort_session.run(None, {'images': input_numpy}) ``` - 需确认输出层形状与预期一致 - 建议使用`onnx-simplifier`进行模型优化 ### 三、转换RKNN模型 1. **Toolkit2配置** ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3566') # 根据板卡型号设置 ret = rknn.load_onnx(model='yolov5s-face.onnx') ret = rknn.build(do_quantization=True) # 量化提升效率 rknn.export_rknn('yolov5s-face.rknn') ``` 2. **量化注意事项** - 准备校准数据集（约100张典型场景图片） - 量化模式选择：`asymmetric_quantized-u8`（默认） - 量化精度损失需通过测试验证 ### 四、鲁班猫板卡部署 1. **RKNPU2接口使用** ```cpp #include "rknn_api.h" rknn_context ctx; rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); // 初始化模型 rknn_input inputs[1]; inputs[0].index = 0; inputs[0].buf = input_data; // 输入数据预处理 rknn_output outputs[2]; // 检测框+关键点输出 rknn_run(ctx, NULL); // 执行推理 ``` 2. **部署优化技巧** - 输入图像对齐：$16$字节对齐要求 - 内存复用：避免频繁申请释放内存 - 多线程处理：建议使用$2$个NPU核心并行 ### 五、验证流程 $$\text{PC端推理结果} \overset{\text{对比}}{\rightarrow} \text{板端推理结果}$$ - 误差允许范围：$IOU \geq 0.9$，关键点坐标误差$\leq 3$像素 - 性能指标：帧率（FPS）需达到$15$帧以上 ### 六、常见问题 1. **模型转换失败** - 检查ONNX算子支持情况（如Slice操作需要特定版本） - 验证RKNN-Toolkit2与固件版本匹配 2. **板端推理异常** - 检查内存分配是否满足$16$字节对齐 - 验证输入数据格式是否为$NHWC$排列 建议在实际操作中结合官方文档（yolov5-face仓库、Rockchip NPU指南）进行调试。整个过程需要特别注意模型转换时的量化精度损失和板卡内存管理优化。