yolov5m6部署rknn

### YOLOv5m6 转换至 RKNN 格式的部署流程 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，而 RKNN 则是一种专为 Rockchip 处理器优化的神经网络推理引擎。为了将 YOLOv5m6 模型转换为 RKNN 格式并成功部署，可以按照以下方法实现。 #### 1. 准备工作 在开始之前，需确保已安装必要的工具和依赖项： - 安装 PyTorch 和 ONNX 工具包用于模型导出。 - 下载并配置 RKNN Toolkit[^4]。 运行以下命令来设置环境： ```bash pip install torch onnx onnx-simplifier rknn-toolkit2 ``` #### 2. 导出 ONNX 模型 YOLOv5 提供了方便的方法将其训练好的权重文件 `.pt` 转换成通用的 ONNX 格式。执行如下 Python 脚本完成此步骤： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5m6.pt') # 加载预训练模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量 (batch_size=1) # 导出ONNX模型 torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5m6.onnx", opset_version=12, input_names=['input'], output_names=['output'] ) print("ONNX Model Exported Successfully!") ``` 上述脚本会生成名为 `yolov5m6.onnx` 的文件[^5]。 #### 3. 使用 ONNX Simplifier 进行简化 由于原始 ONNX 文件可能包含冗余节点或不兼容的操作符，因此建议对其进行优化处理。通过以下命令调用 ONNX-Simplifier 来减少不必要的计算开销： ```bash python -m onnxsim yolov5m6.onnx yolov5m6_simplified.onnx --dynamic-input-shape ``` 这一步完成后得到的是经过简化的版本——`yolov5m6_simplified.onnx`[^6]。 #### 4. 将 ONNX 转换为 RKNN 利用 RKNN Toolkit 实现最终的目标格式转化。创建一个新的 Python 脚本来加载前面准备好的 ONNX 并转存为目标平台支持的形式： ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() # Load ONNX model print('--> Loading ONNX model') ret = rknn.load_onnx(model='./yolov5m6_simplified.onnx') if ret != 0: print('Load ONNX failed!') exit(ret) print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt') if ret != 0: print('Build failed!') exit(ret) print('done') # Export RKNN model print('--> Exporting RKNN model') ret = rknn.export_rknn('./yolov5m6.rknn') if ret != 0: print('Export RKNN model failed!') exit(ret) print('done') ``` 注意，在构建阶段需要提供数据集列表文件 (`./dataset.txt`) 给量化过程作为参考依据[^7]。 #### 5. 测试与验证 最后一步是在实际硬件设备上测试新生成的 RKNN 模型性能表现如何。可以通过官方文档中的示例程序快速启动评估环节[^8]。 --- ###