yolo8部署rknn
时间: 2025-05-14 14:46:59 浏览: 19
### 将YOLOv8模型转换并部署为RKNN格式
#### 创建必要的环境和文件结构
为了顺利将YOLOv8模型转换为RKNN格式,首先需要准备相应的开发环境以及创建必需的目录结构。基于已有资料,在项目根目录下建立`share`文件夹用于存储中间文件和其他共享资源[^1]。
#### 准备YOLOv8模型
确保已经拥有训练好的YOLOv8 `.pt` 文件。如果尚未完成此步骤,则需先通过官方或其他途径获取预训练权重或自行训练得到目标检测模型。
#### 转换YOLOv8至ONNX格式
由于直接支持YOLOv8转RKNN工具较少,通常做法是先将其导出为通用的ONNX格式作为过渡。可以利用PyTorch内置功能实现这一过程:
```python
import torch
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/yolov8.pt')
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model.model,
dummy_input,
'yolov8.onnx',
opset_version=12,
input_names=['input'],
output_names=['output'])
```
上述代码片段展示了如何加载YOLOv8模型并将其实例化对象中的`.model`属性传递给`torch.onnx.export()`函数来保存为ONNX文件[^2]。
#### ONNX到RKNN的转换
一旦拥有了ONNX版本的YOLOv8模型,就可以继续执行下一步即转化为RKNN格式。这一步骤依赖于Rockchip提供的SDK及其附带命令行工具rknn-toolkit2来进行实际操作:
```bash
pip install rknn-toolkit2
```
安装完成后,可以通过如下指令完成最终转换工作:
```bash
python -m rknn.api.convert --onnx yolov8.onnx --output yolov8.rknn --dataset dataset.txt
```
这里假设有一个名为`dataset.txt`的数据集描述文档用来辅助量化处理;具体参数设置可能依据实际情况有所调整。
#### 部署与测试
最后阶段是在硬件设备(如RK3568/RK3588)上验证所生成RKNN模型的表现效果。按照官方指导连接好相应外设之后,编写简单的推理程序调用API接口读取图像输入、前向传播计算直至获得预测框位置信息即可。
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