rdk跑yolov8

### 部署YOLOv8到RDK平台 #### 准备工作环境 为了确保所有组件能够顺利协作，在开始之前需确认所使用的软件版本与RDK硬件完全兼容。这包括但不限于Python版本、PyTorch框架以及其他依赖库的适配情况[^2]。 #### 模型转换流程 1. **PT模型文件转ONNX** 使用`torch.onnx.export()`函数将训练好的`.pt`格式的YOLOv8模型导出为ONNX格式，以便后续进一步优化和部署。 ```python import torch from yolov8.models.experimental import attempt_load model = attempt_load('path/to/yolov8.pt', map_location=torch.device('cpu')) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov8.onnx", opset_version=11) ``` 2. **验证ONNX模型有效性** 利用`onnxruntime`工具加载并测试刚生成的ONNX模型，确保其结构无误且能正常执行推理操作。 ```python import onnxruntime as ort sess = ort.InferenceSession("yolov8.onnx") input_name = sess.get_inputs()[0].name output_names = [output.name for output in sess.get_outputs()] pred_onx = sess.run(output_names, {input_name: dummy_input.numpy()})[0] print(pred_onx.shape) ``` 3. **准备校准数据集** 收集一组具有代表性的图像样本作为量化过程中的参考输入，这些图片应尽可能覆盖实际应用场景下的各种场景变化。 4. **ONNX转BIN（针对特定硬件加速卡）** 对于某些专用硬件设备而言，可能还需要额外一步——即将通用的ONNX模型编译成适用于该硬件架构的目标二进制文件(`*.bin`)形式。具体实现方式取决于目标平台的技术文档指导[^1]。 #### 实现视频流推理功能 一旦完成了上述准备工作，则可以通过编写简单的脚本来读取摄像头或其他来源传入的实时视频帧，并调用已部署的YOLOv8模型对其进行逐帧分析： ```python import cv2 from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from numpy import array def preprocess(image): img_size = (640, 640) image_resized = cv2.resize(image, img_size) blob = cv2.dnn.blobFromImage( image=image_resized, size=img_size, swapRB=True, crop=False ) return blob cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break processed_frame = preprocess(frame) outputs = sess.run(None, {'images': processed_frame}) # Post-processing and visualization code here... cv2.destroyAllWindows() ```