yolov8程序打包rknn

<think>好的，我现在需要帮助用户将YOLOv8模型转换为RKNN格式。首先，用户提供了参考引用[^1]和[^2]，里面提到了转换的步骤和相关工具。我需要仔细分析这些信息，确保步骤正确。 第一步是检查用户提到的引用内容。根据引用[^1]，转换过程分为三个步骤：修改配置文件、导出ONNX模型，再使用RKNN Toolkit 2转换为RKNN。引用[^2]则提到使用ultralytics_yolov8项目中的export方法直接导出ONNX。这里可能需要注意两种方法的区别，用户可能使用的是不同的代码库，需要确认具体使用哪个方法。 接下来，我需要整理步骤。用户可能已经训练好了YOLOv8的.pt模型，需要先转成ONNX，再转RKNN。根据引用[^1]中的步骤，修改default.yaml中的模型路径，然后运行exporter.py生成ONNX。或者根据引用，直接使用YOLO类的export方法，指定format为rknn？但这里可能需要注意，引用中的代码示例显示导出格式是rknn，但实际可能需要先导出ONNX，再转RKNN，因为直接导出RKNN可能不支持，需要确认ultralytics的版本是否支持直接导出RKNN。 可能需要分两种情况：一种是使用官方提供的转换工具链，即先导出ONNX，再使用RKNN Toolkit 2转换；另一种是使用Rockchip提供的自定义代码库，如rknn_model_zoo中的例子。用户的问题可能更倾向于前者，即标准的转换流程。 然后，关于转换ONNX时的参数，比如opset版本，引用提到opset=12，这需要确保在导出时设置正确，避免后续转换出错。同时，可能需要注意输入输出的节点名称是否符合RKNN的要求，是否需要添加后处理节点，或者调整模型的输出格式。 在RKNN转换阶段，需要安装RKNN Toolkit 2，用户可能需要根据官方文档进行环境配置，比如Python版本、依赖库等。转换命令如convert.py可能需要用户根据具体的脚本进行调整，或者参考rknn_model_zoo中的示例代码。 另外，用户可能需要处理模型量化的问题，比如是否使用量化数据集，如何准备校准数据等。不过问题中没有提到量化，可能暂时不需要涉及这部分，但可能需要提及作为优化步骤。 还需要检查是否有版本兼容性问题，比如YOLOv8的版本是否与ultralytics_yolov8的分支或fork兼容，RKNN Toolkit的版本是否支持所需的算子。 最后，用户可能需要验证转换后的RKNN模型在目标设备上的推理是否正确，这部分可能需要编写测试代码，加载RKNN模型并运行示例推理，确保精度和性能符合预期。 总结步骤应该是：1. 导出ONNX模型；2. 使用RKNN Toolkit 2转换为RKNN；3. 部署到RK芯片。需要详细说明每个步骤的具体操作和注意事项，并引用提供的参考链接。</think>### YOLOv8模型转换RKNN格式方法 #### 步骤1：导出ONNX模型 **方法1：通过修改配置文件导出** 1. 修改`ultralytics/cfg/default.yaml`中的`model`字段为训练好的模型路径，例如： ```yaml model: ./weights/best.pt ``` 2. 运行`exporter.py`导出ONNX模型： ```bash python ultralytics/engine/exporter.py ``` 导出的ONNX路径会在终端输出中显示。 **方法2：直接调用YOLO接口导出** ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('./weights/yolov8.pt') # 替换为你的.pt模型路径 model.export(format="onnx", opset=12) # opset版本需≥12 ``` 生成的ONNX文件默认保存在`./runs/detect/`目录下。 --- #### 步骤2：使用RKNN Toolkit2转换ONNX至RKNN 1. **安装RKNN Toolkit2** 参考官方仓库安装工具链： ```bash git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2 cd rknn-toolkit2 pip install -r requirements.txt # 安装依赖 ``` 注意：需匹配Python版本（推荐3.8/3.9）和Rockchip驱动。 2. **编写转换脚本** 创建`convert.py`，示例代码如下： ```python from rknn.api import RKNN # 初始化RKNN对象 rknn = RKNN() # 配置模型参数 rknn.config(target_platform='rk3588', # 根据硬件选择，如rk3566/rk3588 quantize=False) # 是否量化（需校准数据集） # 加载ONNX模型 ret = rknn.load_onnx(model='yolov8.onnx') if ret != 0: print("Load ONNX failed!") exit(ret) # 转换模型 ret = rknn.build(do_quantization=False) if ret != 0: print("Build RKNN failed!") exit(ret) # 导出RKNN模型 ret = rknn.export_rknn('yolov8.rknn') rknn.release() ``` 运行脚本： ```bash python convert.py ``` --- #### 步骤3：验证RKNN模型 使用RKNN Toolkit2的推理API测试模型： ```python from rknn.api import RKNN import cv2 import numpy as np # 加载RKNN模型 rknn = RKNN() rknn.load_rknn('yolov8.rknn') rknn.init_runtime() # 预处理输入图像 img = cv2.imread('test.jpg') img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 输入尺寸需与模型匹配 img = np.expand_dims(img, axis=0) # 推理 outputs = rknn.inference(inputs=[img]) print(outputs) ``` --- ### 关键注意事项 1. **输入尺寸对齐**：确保ONNX和RKNN的输入尺寸（如640×640）与训练时一致。 2. **算子兼容性**：检查模型是否包含RKNPU不支持的算子（如Slice/Resize），需通过修改模型结构或自定义插件解决。 3. **量化优化**：若需提升推理速度，可使用RKNN Toolkit2的量化功能，需准备校准数据集。 ---