YOLOv8pt转rknn
时间: 2025-06-06 12:05:35 浏览: 16
### 将 YOLOv8 模型从 `.pt` 格式转换为 RKNN 格式的流程
将 YOLOv8 的 PyTorch (`*.pt`) 模型转换为 RKNN 格式通常分为几个阶段完成,具体如下:
#### 1. 导出 ONNX 模型
YOLOv8 原生支持通过 `export()` 方法导出模型。然而需要注意的是,在指定目标格式为 `rknn` 时,实际导出的中间文件仍为 `.onnx` 文件[^3]。
以下是导出 ONNX 模型的具体命令:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型
results = model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12)
```
上述代码会生成一个简化后的 ONNX 模型文件,该文件可以作为下一步转换的基础。
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#### 2. 调整 ONNX 输出层以适配 RK3588 平台
由于 RK3588 的硬件架构存在特定限制(如矩阵计算大小),可能需要对原始 ONNX 模型进行调整。特别是对于包含后处理逻辑的模型,其某些操作可能会超出平台的支持范围[^2]。
可以通过工具(例如 Netron 或其他可视化工具)分析 ONNX 结构并手动修改不兼容的部分。如果发现错误或性能瓶颈,则需编辑对应的节点或删除冗余部分。
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#### 3. 使用 Toolkit 进行 ONNX 到 RKNN 的转换
官方提供了专门用于此目的的脚本和工具链。以下是一个典型的转换过程示例:
进入项目路径后执行以下命令:
```bash
cd project-Toolkit2.1/rknn_model_zoo-2.1.0/examples/yolov8_pose/python
python convert.py ./ws_ultra/yolov8s_pose_ultra.onnx rk3588
```
这里假设输入为经过优化的 ONNX 文件,并将其命名为 `yolov8s_pose_ultra.onnx`。最终输出将是对应于 RK3588 设备的目标 RKNN 文件。
注意:如果在此过程中遇到任何异常情况,请参照文档中的调试建议或者利用 Netron 工具进一步排查问题所在。
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#### 4. 验证与部署 RKNN 模型
一旦成功生成了 `.rknn` 文件,即可在 RK3588 板子上对其进行测试验证以及正式部署应用开发工作。Python 和 C++ 是两种常见的实现方式之一。
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### 总结
整个流程涵盖了四个主要环节:首先是基于 Ultralytics 提供的功能接口创建初始版本;其次是针对特殊需求定制化改造原有拓扑设计;再次借助专用 SDK 完成最后形态转变;最后落实到真实场景下的功能检验环节[^1]。
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