YOLOv5 ONNX模型转换为RKNN模型指南
本仓库提供了一个详细的指南，帮助用户将YOLOv5的ONNX模型转换为RKNN模型，以便在RV1126开发板上运行。以下是转换过程的详细步骤。
目录
环境搭建
为了将ONNX模型转换为RKNN模型，首先需要搭建转换环境。以下是具体步骤：
- 模型转换工具下载：从提供的网盘链接下载模型转换工具及相关文件。
- 加载Docker镜像：使用Docker加载模型转换工具的镜像。
- 映射工作区域：将工作区域映射到Docker镜像中，确保文件路径正确。
生成量化图片列表
在转换过程中，需要生成一个包含图片路径的文本文件，以便进行模型量化。具体步骤如下：
- 准备图片数据集：收集用于量化的图片数据集。
- 生成图片路径文件：使用
gen_list.py脚本生成包含图片路径的文本文件。
ONNX模型转换为RKNN模型
在完成环境搭建和图片列表生成后，可以开始进行模型转换。具体步骤如下：
- 加载ONNX模型：使用RKNN工具加载ONNX模型。
- 配置模型参数：设置模型的预处理参数，如通道顺序、均值和标准差等。
- 构建模型：执行模型构建，并进行量化处理。
- 导出RKNN模型：将构建好的模型导出为RKNN格式。
注意事项
- 资源限制：在资源有限的环境（如虚拟机）中进行模型转换时，可能会遇到内存不足等问题。建议在资源充足的环境中进行转换。
- 版本兼容性：确保使用的工具和库版本与模型兼容，避免转换过程中出现错误。
通过以上步骤，您可以将YOLOv5的ONNX模型成功转换为RKNN模型，并在RV1126开发板上运行。如果在转换过程中遇到任何问题，请参考相关文档或寻求社区支持。