云服务器训练好的yolov8模型怎么部署到rk3566
时间: 2025-02-06 15:17:11 浏览: 65
### 部署训练好的YOLOv8模型至RK3566设备
#### 准备工作
确保拥有已训练完成的YOLOv8模型权重文件。此过程假设已经通过Ultralytics库完成了YOLOv8模型的训练并保存了相应的.pt格式权重文件。
#### 转换ONNX模型
由于瑞芯微平台支持ONNX模型输入,因此需先将PyTorch(.pt)格式的YOLOv8模型转换成ONNX格式。可以利用Python脚本执行这一操作:
```python
import torch.onnx
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('path_to_your_trained_model.pt')
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model,
dummy_input,
"yolov8_custom.onnx",
export_params=True,
opset_version=12,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output'])
```
上述代码实现了从`.pt`到`.onnx`的转换[^1]。
#### ONNX转RKNN模型
接着,在Linux环境下安装RKNN Toolkit,并使用其命令行工具或API接口来进一步将ONNX模型转化为适合RK3566硬件加速的RKNN格式。具体做法如下所示:
```bash
pip install rknn-toolkit==0.97.0.post1
```
编写用于转换的Python脚本(test.py),内容类似于下面这样:
```python
from rknn.api import RKNN
if __name__ == '__main__':
# 创建RKNN对象实例
rknn = RKNN()
print('--> Configuring model')
rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]],
target_platform='rv1126', optimization_level=3)
print('--> Loading ONNX model')
ret = rknn.load_onnx(model='./yolov8_custom.onnx')
if ret != 0:
print('Load ONNX failed!')
exit(ret)
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset='./dataset.txt')
if ret != 0:
print('Build RKNN failed!')
exit(ret)
print('--> Exporting RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./yolov8.rknn')
if ret != 0:
print('Export RKNN failed!')
exit(ret)
```
这段程序负责加载之前导出的ONNX模型,并将其编译为适用于目标芯片架构(RK3566)优化过的RKNN二进制文件[^2]。
#### 后处理逻辑实现
对于检测结果的解析,则可以通过单独的一个Python模块(post.py)来进行定义,主要涉及边界框解码、NMS(non-max suppression)过滤等功能。这部分通常会参照官方提供的示例代码进行适当修改以适应特定应用场景的需求。
#### 文件结构整理
为了便于管理和维护整个项目中的各个组件,建议按照以下方式组织目录结构:
- `data/`: 存储量化过程中使用的样本图像;
- `models/`: 放置原始的ONNX模型以及最终生成的RKNN模型;
- `scripts/`: 包含所有辅助性的Python脚本如test.py和post.py等;
这种布局有助于保持项目的清晰度和可扩展性。
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