yolov8导出rknn模型 - CSDN文库

### 将YOLOv8模型转换并导出为RKNN格式 #### 修改YOLOv8官方源码以支持ONNX导出为了实现YOLOv8到RKNN的转换，首先需要通过调整YOLOv8官方源码来成功导出ONNX模型。这通常涉及对`export.py`文件中的函数进行适当修改，以便能够处理特定于YOLOv8架构的需求[^1]。 ```python import torch.onnx from yolov8 import YOLOv8Model # 假设这是自定义导入路径 def export_onnx(model, input_shape=(3, 640, 640), opset_version=12): dummy_input = torch.randn(1, *input_shape).cuda() torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov8.onnx", verbose=False, opset_version=opset_version, do_constant_folding=True, input_names=['images'], output_names=['output'] ) ``` 此代码片段展示了如何设置PyTorch环境并将训练好的YOLOv8模型保存为`.onnx`文件格式。注意这里假设已经加载了一个预训练或经过微调后的YOLOv8实例作为输入参数传递给该方法。 #### 使用工具链将ONNX模型进一步转化为RKNN格式一旦拥有了有效的ONNX版本YOLOv8模型之后，则可以借助Rockchip提供的专用软件包——如rknn-toolkit——来进行最终一步即生成适用于嵌入式设备上的RKNN格式文件[^2]： ```bash pip install rknn-toolkit==1.7.0 # 安装指定版本的toolkit ``` 接着可以通过Python脚本完成实际转化过程: ```python from rknn.api import RKNN if __name__ == '__main__': # 创建RKNN对象 rknn = RKNN(verbose=True) # 配置量化参数 (如果适用的话) rknn.config(mean_values=[0], std_values=[255]) # 加载ONNX模型 ret = rknn.load_onnx('yolov8.onnx') if ret != 0: print("Failed to load ONNX model.") exit(ret) # 构建RKNN模型 ret = rknn.build(do_quantization=False) # 根据需求决定是否开启量化 if ret != 0: print("Failed to build model.") exit(ret) # 导出RKNN模型 ret = rknn.export_rknn('./yolov8.rknn') if ret != 0: print("Failed to export RKNN model.") exit(ret) # 释放资源 rknn.release() ``` 这段代码说明了从安装必要的库直到最后输出目标平台所需的`.rknn`文件整个流程。对于某些应用场景而言，在构建阶段可能还需要考虑启用/禁用量化的选项以及配置其他预处理参数等问题。

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