yolov8-pose rknn
时间: 2025-04-19 22:53:35 浏览: 32
### 将YOLOv8姿态估计模型转换为RKNN格式
为了将YOLOv8姿态估计模型转换为RKNN格式，需遵循一系列特定的操作流程。此过程涉及导出原始框架中的模型至中间表示形式（如ONNX），再通过Rockchip提供的工具将其转化为RKNN格式。
#### 导出YOLOv8模型到ONNX格式
首先，确保安装了必要的库：
```bash
pip install torch onnx onnx-simplifier
```
接着，在Python环境中执行如下代码以保存模型为ONNX文件：
```python
import torch.onnx
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path_to_yolov8_model') # 加载预训练的YOLOv8模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
'yolov8_pose.onnx',
export_params=True,
opset_version=12,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output']
)
print("Model has been converted to ONNX.")
```
#### 使用rknn-toolkit优化并转换ONNX模型
下载并配置[rknn-toolkit](https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit)，之后利用命令行界面完成后续处理：
```bash
git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit.git
cd rknn-toolkit
pip install .
```
编写脚本或直接运行CLI指令来进行转换操作：
```bash
rknn convert --in-model yolov8_pose.onnx --out-format RKNN --dataset dataset.txt --mean-values "[127.5]" --std-values "[127.5]"
```
这里`dataset.txt`应包含一组代表性的图片路径列表，用于量化校准阶段；而均值(`--mean-values`)和标准差(`--std-values`)参数则取决于具体应用场景下的数据分布特性[^1]。
#### 验证转换后的RKNN模型
最后一步是对新生成的`.rknn`文件做初步测试验证其有效性：
```python
from rknn.api import RKNN
# 初始化RKNN对象实例
rknn = RKNN()
ret = rknn.load_rknn('./yolov8_pose.rknn')
if ret != 0:
print('Load RKNN model failed.')
exit(ret)
# 设置NPU工作模式和其他选项...
ret = rknn.init_runtime()
if ret != 0:
print('Init runtime environment failed.')
exit(ret)
img = cv2.imread('test_image.jpg')
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
for out in outputs:
print(out.shape)
rknn.release()
```
上述方法提供了从YOLOv8姿态估计算法出发直至获得适配于嵌入式平台部署所需的RKNN版本的一整套解决方案[^2]。
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3、特殊说明：
（1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用；
（2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等；
（3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。
4、温馨提示：
（1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）；
（2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。
5、本文件关键字：
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#### 第10章 DLL编程
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- **创建和使用MFC DLL**：详细说明了如何创建和使用基于MFC的动态链接库，适用于需要使用MFC类库的场景。
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- **简单的非属性化ATL项目**：讲解了ATL（Active Template Library）的基础使用方法，创建一个不使用属性化组件的简单项目。
- **使用ATL开发COM组件**：详细阐述了使用ATL开发COM组件的步骤，包括创建接口、实现类以及注册组件。
#### 第12章 STL编程
- **list编程**：介绍了STL（标准模板库）中的list容器的使用，讲解了如何使用list实现复杂数据结构的管理。
#### 第13章 网络编程
- **网上聊天应用程序**：提供了实现基本聊天功能的示例代码，包括客户端和服务器的通信逻辑。
- **简单的网页浏览器**：演示了如何创建一个简单的Web浏览器程序，涉及到网络通信和HTML解析。
- **ISAPI服务器扩展编程**：介绍了如何开发ISAPI（Internet Server API）服务器扩展来扩展IIS（Internet Information Services）的功能。
#### 第14章 数据库编程
- **ODBC数据库编程**：解释了ODBC（开放数据库互联）的概念，并提供了使用ODBC API进行数据库访问的示例。
- **ADO编程**：介绍了ADO（ActiveX Data Objects）技术，讲解了如何使用ADO进行数据库的增删改查等操作。
#### 第15章 HTML帮助系统编程
- **创建HTML帮助文件**：讲解了如何创建HTML帮助文件（.chm），这是微软帮助系统的一种形式。
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#### 第16章 安装和部署项目
- **用安装程序向导创建安装项目**：介绍了如何使用Visual Studio中的安装和部署项目向导，快速创建安装程序。
- **部署应用程序**：阐述了部署应用程序到目标系统的过程，以及如何确保应用程序的正确安装和运行。
以上内容涵盖了Visual C++.NET编程技术体验一书中涉及的各个技术点，并对每个章节中的示例做了详细的说明。这些知识点对于理解和掌握Visual C++.NET编程非常重要，并能够帮助读者在实际项目开发中应用这些技术。
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