yolov8pt模型转换为rknn
时间: 2025-06-25 20:29:13 浏览: 9
### 将YOLOv8 PT模型转换为RKNN格式的方法
要将YOLOv8的PT模型转换为RKNN格式,可以按照以下方式操作:
#### 方法一:通过`yolo export`命令直接导出RKNN格式
可以直接利用Ultralytics库中的`export`功能完成模型转换。此方法无需先生成ONNX文件,而是直接生成RKNN文件。
运行如下命令即可实现:
```bash
yolo export model=<path_to_your_best_pt> format=rknn
```
这里需要注意的是,在指定参数时应确保路径无误,并且环境已安装好支持RKNN的相关依赖项[^3]。
#### 方法二:借助Python脚本进行转换
另一种常见的方式是从官方仓库获取示例代码并基于其调整适应自己的需求。具体步骤如下所示:
1. **克隆rknn_model_zoo项目**
首先需要下载rknn_model_zoo源码到本地机器上以便访问其中包含的各种实用工具。
```bash
git clone https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo.git
cd rknn_model_zoo/examples/yolov8/python/
```
2. **执行转换脚本**
接下来调用所提供的python程序来进行实际转化过程。假设输入是一个名为'yolov8n.onnx'的标准onnx版本网络结构定义文档以及目标硬件平台设置为rk3588,则可采用下面这条指令启动进程:
```bash
python convert.py yolov8n.onnx rk3588
```
上述两条途径均能有效达成由pytorch(.pt)形式向rknn专属优化过的专有架构转变的目的[^4]。
此外值得注意的一点在于无论是哪种方案都强烈建议事先确认所使用的框架版本号匹配情况良好以免遇到不必要的麻烦[^2]。
```python
import torch
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('best.pt')
success = model.export(format='rknn') # 导出RKNN模型
if not success:
raise Exception("Export failed.")
print("Model exported successfully!")
```
以上代码片段展示了如何使用 Ultralytics 的 API 来简化整个导出流程。
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