yolov8-pose关键点检测模型转rknn

### 转换 YOLOv8 Pose 关键点检测模型为 RKNN 格式的流程 #### 1. 导出 ONNX 模型 为了将 YOLOv8 Pose 模型转换为 RKNN 格式，第一步是从 PyTorch 的 `.pt` 文件导出为 ONNX 格式。可以通过创建 `export_onnx.py` 并添加以下代码来完成此操作： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n-pose.yaml') model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12) ``` 上述脚本会生成一个简化的 ONNX 模型文件[^3]。 --- #### 2. 修改 ONNX 输出层以适配 RK3588 设备 由于 RK3588 平台的硬件限制，YOLOv8 原生模型的部分输出可能无法被支持。因此，在将其转换为 RKNN 格式之前，需对 ONNX 模型进行调整，裁剪掉不兼容的操作或节点。具体方法可以参考相关文档中的说明[^4]。 --- #### 3. 使用 RKNN Toolkit 进行转换 安装 RKNN 工具包并加载修改后的 ONNX 模型。以下是 Python 实现的一个简单示例： ```python from rknn.api import RKNN # 创建 RKNN 对象实例 rknn = RKNN() # 配置模型参数 print('--> Configuring model parameters') ret = rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]]) if ret != 0: print('Config failed!') exit(ret) # 加载 ONNX 模型 print('--> Loading ONNX model') ret = rknn.load_onnx(model='./yolov8-pose.onnx') # 替换为你实际路径下的 onnx 文件名 if ret != 0: print('Load ONNX model failed!') exit(ret) # 编译模型至 RKNN 格式 print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset='./dataset.txt') # 数据集用于量化校准 if ret != 0: print('Build failed!') exit(ret) # 保存最终的 RKNN 模型 print('--> Exporting RKNN model') ret = rknn.export_rknn(path='./yolov8-pose.rknn') if ret != 0: print('Export RKNN model failed!') exit(ret) print('Model conversion completed successfully.') ``` 以上代码展示了如何利用 RKNN Toolkit 将 ONNX 模型编译成适用于嵌入式平台（如 RK3588）的 RKNN 格式[^1]。 --- #### 4. 测试与部署 最后一步是在目标设备上测试生成的 RKNN 模型。确保设备端 SDK 安装无误，并编写相应的推理程序调用该模型。 --- ### 注意事项 - 如果遇到性能瓶颈或者精度下降问题，建议尝试不同的优化策略，比如启用量化选项或将输入分辨率降低。 - 整个过程中涉及到的所有工具版本应保持一致，以免因接口差异引发错误。 ---