yolov8pt转rknn

### 将 YOLOv8 模型文件（.pt）转换为 RKNN 格式的流程 #### 工具准备 为了实现从 `.pt` 到 `RKNN` 的转换，需要以下几个工具和依赖项： - **PyTorch**: 用于加载原始的 `.pt` 文件。 - **ONNX Toolkit**: 中间格式，作为 `.pt` 和 `RKNN` 转换的桥梁。 - **RKNN-Toolkit2**: 提供 ONNX 至 RKNN 的转换功能。 这些工具可通过 Python 环境安装。例如，在 Linux 上可执行以下命令安装必要组件： ```bash pip install torch torchvision onnx onnxruntime rknn-toolkit2 ``` --- #### 方法步骤 1. **将 PT 模型导出为 ONNX 格式** 使用 PyTorch 提供的功能将 `.pt` 模型导出为中间格式 `.onnx`。此过程通常通过调用模型对象的 `export` 方法完成[^2]。需要注意的是，尽管指定的目标格式可能是 `rknn`，实际导出的结果仍为 `onnx` 格式。 示例代码如下： ```python import torch # 加载预训练模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='path_to_your_model.pt') # 导出为 ONNX 格式 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 输入张量形状需匹配模型需求 torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov8s_pose.onnx", opset_version=12, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 2. **调整模型结构以适配 RKNN 转换** 在某些情况下，直接导出的 ONNX 模型可能无法顺利转换至 RKNN 格式。此时需要借助可视化工具 Netron 查看模型结构，并针对不兼容的部分进行修正[^3]^。常见的修改包括但不限于替换特定激活函数（如将 `SiLU` 替换为 `ReLU`），以及调整检测层逻辑。 3. **利用 RKNN-Toolkit 进行最终转换** 安装好 RKNN-Toolkit 后，按照其官方文档说明操作即可完成 ONNX 至 RKNN 的转换[^4]。以下是基于终端的操作示例： ```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 ``` 如果在此过程中遇到错误，则应重新审视模型结构调整部分的工作。 4. **验证与优化** 成功生成 RKNN 文件后，建议先使用 Python 验证该模型是否正常工作。随后可根据硬件性能进一步优化参数设置，比如启用 INT8 或混合精度量化方案[^5]。 --- #### 注意事项 - **输入尺寸固定化**：由于嵌入式设备资源有限，推荐提前设定固定的图片分辨率（如 640×640）。这样有助于减少推理延迟并提升效率。 - **锚框重定义**：如果自定义数据集训练得到的新模型具有不同的 anchor 值集合，则务必同步更新相关配置文件中的 anchors 参数。 - **激活函数一致性**：确保所使用的框架版本支持目标平台上的所有算子；对于不被完全支持者，考虑手动替换成更通用的形式。 ---