yolov5s部署为kmodel格式
时间: 2025-06-29 08:20:09 浏览: 7
### YOLOv5s模型转换为KModel格式
为了将YOLOv5s模型转换成KModel格式进行部署,主要涉及几个关键步骤。这些操作涵盖了从原始PyTorch模型导出ONNX模型,再到RKNN工具包支持的KModel格式。
#### 导出YOLOv5至ONNX格式
在`example/onnx/yolov5`工程目录下准备YOLOv5s模型及其配置文件。通过调整此路径下的设置——具体来说是更新待使用的.onnx模型位置、目标检测图像的位置以及相应的标签类别列表等信息,可以顺利地完成从ONNX到RKNN (Rockchip Neural Network) 的转换过程[^2]。
```bash
python export_onnx.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1
```
这段Python脚本用于将训练好的YOLOv5 PyTorch权重文件(`yolov5s.pt`)按照指定输入尺寸(此处设为640x640像素)和批次大小批量处理后保存为ONNX格式。
#### 使用RKNN Toolkit转换ONNX到KModel
一旦获得了所需的ONNX模型版本,则可利用RKNN Toolkit进一步将其转化为适用于特定硬件平台(如瑞芯微处理器系列)上的优化后的二进制形式即KModel。这一步骤同样是在上述提到的工作空间内执行:
```bash
rkkp compile ./yolov5s.onnx -o yolov5s.kmodel \
--dataset /path/to/dataset.txt \
--mean-values [[0]] --std-values [[255]]
```
这里假设已经准备好了一个数据集描述符文件(dataset.txt),它包含了若干张代表性的图片绝对路径,用来辅助量化参数估计;同时指定了均值减法项(mean values)与标准差除数(std values)。
#### 部署前验证
最后,在实际设备上加载新创建出来的`.kmodel`文件之前,建议先在一个模拟环境中测试其性能表现,确保一切正常后再继续后续集成工作。对于某些特殊需求场景而言,可能还需要针对不同阶段做额外定制化改动,比如修改网络架构中的组件或是应用更复杂的预/后处理逻辑来适配具体的业务流程要求[^1]。
阅读全文
相关推荐

















