深圳网站排名怎么做,奇趣统计网站谁做的,设计类专业排名,购物网站建设策划书若该文为原创文章#xff0c;转载请注明原文出处。 一. 部署概述
环境#xff1a;Ubuntu20.04、python3.8
芯片#xff1a;RK3568
芯片系统#xff1a;buildroot
开发板#xff1a;ATK-DLRK3568
开发主要参考文档#xff1a;《Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_C…若该文为原创文章转载请注明原文出处。 一. 部署概述
环境Ubuntu20.04、python3.8
芯片RK3568
芯片系统buildroot
开发板ATK-DLRK3568
开发主要参考文档《Rockchip_Quick_Start_RKNN_Toolkit2_CN-1.4.0.pdf》、《Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.4.0.pdf》
二、yolov5模型训练
1、训练环境
训练是在云端训练的平台AutoDL租了一台2080IT配置如下 2、环境搭建
1、创建conda环境
conda create -n rkyolov5 python3.8 // 用于yolov5
conda create -n rknn2_env python3.8 -y // 用于rknn2
2、激活conda环境
conda activate rkyolov5
conda deactivate // 退出环境
3、安装pytoch
pip install torch1.7.1cu101 torchvision0.8.2cu101 torchaudio0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4、下载yolov5-v6.0
首先需要在官网下载yolov5-6.0的项目 我们打开yolov的官网Tags选择6.0版本 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5、训练
python train.py --img 640 --data coco128.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epoch 300 --batch-size 16 --device 0
出错The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
原因numpy版本问题
处理重新安装
pip uninstall numpypip install numpy1.22
出错AttributeError: module PIL.Image has no attribute ANTIALIAS
ModuleNotFoundError: No module named PIL
原因是pillow库版本不支持降低版本
pip install pillow9.5.0
6、pt转onnx
转换步骤
修改models/yolo.py修改class Detect(nn.Module):的forward函数
注意仅在转换时修改在训练时改回原状态再训练时不要忘记哦
# def forward(self, x):
# z [] # inference output
# for i in range(self.nl):
# x[i] self.m[i](x[i]) # conv
# bs, _, ny, nx x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
# x[i] x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
#
# if not self.training: # inference
# if self.grid[i].shape[2:4] ! x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic:
# self.grid[i] self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)
#
# y x[i].sigmoid()
# if self.inplace:
# y[..., 0:2] (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
# y[..., 2:4] (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
# else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
# xy (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
# wh (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh
# y torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
# z.append(y.view(bs, -1, self.no))
#
# return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def forward(self, x):z [] # inference outputfor i in range(self.nl):x[i] self.m[i](x[i]) # conv
return x
修改export.py函数的--opset为12
运行export.py
python export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 --opset 12
简化模型
python -m onnxsim weights/yolov5s.onnx weights/yolov5s-sim.onnx
三、安装rknn-toolkit2
根据正点原子的教程安装先安装工具链在创建环境在安装rknn-toolkit2之后转换模型
下载地址GitHub - rockchip-linux/rknn-toolkit2
1、创建一个新的环境
conda create rknn2_env python3.8 -y
2、安装
进入packages
pip install rknn_toolkit2-1.5.2b642f30c-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
等待安装
把转换好的onnx 拷贝到 rknn-toolkit2-master/examples/onnx/yolov5目录下
3、修改test.py文件
ONNX_MODEL yolov5s_relu.onnx
RKNN_MODEL yolov5s_relu.rknn
4、运行
python test.py
出错 ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: version GLIBC_2.29 not found (required by /root/miniconda3/envs/rknn2_env/lib/python3.8/site-packages/rknn/api/lib/linux-x86_64/cp38/librknnc.so)
原因工具链没安装安装后测试正常。 四、部署
通过测试使用正点原子的yolov5例程测试结果不对所以使用SDK里自带的rknpu2里的example
重新编译里面的例子直接编译不编译不过需要修改一下。 修改build-linux_RK356X.sh和CMakeLists.txt,把正点原子的libs拷贝过来重新编译 编译后的文件在install目录下把rknn_yolov5_demo_Linux通过adb拷贝到开发板上。 打开开发板终端运行 ./rknn_yolov5_demo model/RK356X/last.rknn model/zidane.jpg
生成的结果保存在当前目录下。 通过输出信息可以看来推理有出结果结果也是对的但只有一个图片是有2个人. 程序应该还有地方要修改等到改好后在开放代码。 如有侵权或需要完整代码请及时联系博主。
