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本文目录
- 一、将.pt模型转为onnx模型文件。（Windows）
- 二、将.onnx模型转为.rknn模型文件。（Linux）
- 三、将.rknn模型部署到开发板RK3588中。（ARM）
一、将.pt模型转为onnx模型文件。（Windows）
前提：下载源码。源码下载地址~
- 将
models/yolo.py中的Detect类下的forward函数改为下面内容：
def forward(self, x):z = [] # inference outputfor i in range(self.nl):x[i] = self.m[i](x[i]) # convreturn x-
修改
export.py文件
原内容：
修改为：shape = tuple(y[0].shape) # model output shape
-
将训练好的模型文件best.pt文件放入export.py文件的同级目录下。
使用命令：python export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 --include onnx。将.pt模型转为.onnx模型。
二、将.onnx模型转为.rknn模型文件。（Linux）
- 为了减少不必要的麻烦，请下载Ubuntu新版本，如22.04版本。Ubuntu下载地址！
- 安装miniconda：
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-aarch64.sh
这里创建环境就不多赘述，详情查看创建环境教程地址。这里我们创建python=3.9的环境。
3.下载转换文件。 下载文件地址。
在windows上下载好转换文件，然后移到Ubuntu系统上。然后使用命令： cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/packages，进入packages文件夹中，安装以下文件。（因为我们安装的环境是python3.9）
使用命令：
pip install rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp39-cp39-linux_x86_64.whl -i https://pypi.doubanio.com/simple/
pip install -r requirements_cp39-1.6.0.txt -i https://pypi.doubanio.com/simple/
安装完成后，使用命令：python，然后使用命令from rknn.api import RKNN，若没有报错，则说明安装成功。
坑1：使用源时一定要使用：-i https://pypi.doubanio.com/simple/，因为其他很多源里没有一些安装的依赖文件，所以会出错，这里我也浪费了很多时间，所以一定要使用本文中的命令。避免出现一些错误。
坑2：有时在安装时会出现错误并暂停，有时是因为下载速度的原因导致的错误，这时多执行几次安装命令即可。
- 将.onnx模型存放在ylov5文件夹中。
使用命令：cd rknn-toolkit2-master/rknn-toolkit2/examples/onnx/yolov5移到到该文件夹下，将windows下生成的.onnx放到该目录下。如下所示。
- 修改test.py文件。
自定义类别中，要与训练模型时的类别一致。
- 生成.rknn模型
运行test.py，使用命令：python test.py。运行完成后，文件目录下生成了.rknn模型。
