yolov8分类模型转rknn
时间: 2025-04-08 11:07:58 浏览: 47
### 转换YOLOv8分类模型为RKNN格式
为了将YOLOv8分类模型转换为RKNN格式,可以遵循类似的流程并调整部分参数以适配YOLOv8的具体需求。以下是详细的说明:
#### 1. 准备工作
确保已安装必要的依赖库,并准备好ONNX版本的YOLOv8模型文件。可以通过以下命令导出YOLOv8模型为ONNX格式[^3]:
```bash
yolo export model=yolov8s-cls.pt format=onnx opset=12
```
上述命令会生成一个名为`yolov8s-cls.onnx`的文件。
#### 2. 激活环境
进入指定的工作目录并激活所需的虚拟环境。假设使用的环境名称为`rv1126`,则执行如下操作:
```bash
conda activate rv1126
cd /home/wyj/wyj/yolov5/yolov5-master/rknn_convert_tools/
```
#### 3. 修改脚本配置
编辑`rknn_convert.py`脚本中的变量定义部分,设置对应的模型路径和其他必要参数。具体修改内容包括但不限于以下几个方面:
- 将`ONNX_MODEL`替换为实际的YOLOv8 ONNX模型路径(例如`yolov8s-cls.onnx`)。
- 设置目标输出的RKNN模型名(例如`yolov8_cls.rknn`)。
- 配置用于测试的数据集路径以及类别数量等信息。
#### 4. 执行转换命令
运行Python脚本来启动模型转换过程:
```bash
python rknn_convert.py
```
此步骤完成后,在指定输出目录下应能找到新生成的`.rknn`文件,默认位置可能位于 `/home/wyj/wyj/yolov5/yolov5-master/rknn_convert_tools/`.
#### 5. 测试与验证
加载一张样本图像至程序中进行推理测试,确认转换后的RKNN模型功能正常无误。
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### 注意事项
- 如果遇到兼容性问题或者性能下降的情况,尝试调整量化策略或优化选项来改善效果[^4]。
- 对于特定硬件平台上的部署,请查阅官方文档获取更多支持细节和最佳实践指南。
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