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1変換方法
yolov5のp番目のモデルをrknnモデルに変換します。特定の方法は、2つのステップに分かれています。
- yolov5プロジェクトに付属のexport.pyを使用して、ptモデルをonnxモデルに変換します
- 次のスクリプトを使用して、rknnモデルを生成します
onnxモデルをRV1126プラットフォームのrknnモデルに変換します-cumtchw-CSDNブログ
このメモは、特定の変換方法を紹介するためではなく、中間変換プロセスでいくつかの問題を記録するためのものです。
2yolov5バージョンの問題
Rockchipのボード上のyolov5のrknnモデルを推測するために、C ++を使用したいと考えています。現在、通常、Rockchipが提供するC++デモを使用しています。
このデモの後処理は3出力モデルを対象としています。このデモを使用する場合、v5.0バージョンモデルにはv6.0バージョンではなく、v5.0バージョンを使用する必要があります。 3つの出力、v6.0バージョンは最終的に3つの出力を組み合わせます。
3yolov5出力フォーマットの問題
標準のyolov5-5.0には3つの出力があります。
1x255x80x80
1x255x40x40
1x255x20x20
その中で、255は85 * 3であり、3は3つのアンカーによって生成された3つのボックスを指します（RGB 3チャネルではなく、最終出力にはRGBの概念はありません）。ここで85は5 + 80=85を指します。 80はカテゴリの数であり、各カテゴリはラベルスコア、合計80のラベルスコアに対応し、5はボックスの4つの座標とボックススコアを表します。
yolov5-6.0バージョンの場合、6.0は3つの出力を組み合わせ、配置はxywh box_score id Id1_score id2_score .... idn_score、3 * 80 * 80 * 12の場合、出力カテゴリの数は7ではなく6です。 IDの計算に相当するIDが含まれており、yolov5-5.0バージョンの3つの出力が組み合わされていないため、カテゴリスコアのみがあり、カテゴリはありません。
4rknnモデルに変換する際のフォーマットの問題
ここでは、3つのラベル（マスクなし、マスクを正しく着用、マスクを誤って着用）を使用したマスク認識モデルを例として取り上げます。3つのラベルを使用したマスク認識モデルの出力は次のとおりです。そのうち24はの出力です。 3チャネル*8、8の出力はxywh box_score Id1_scoreid2_scoreid3_scoreです。
1 * 24 * 80 * 80
1 * 24 * 40 * 40
1 * 24 * 20 * 20
初めて変換したとき、RockchipのRV1126ボードで推論すると、転送されたrknnモデルの結果が完全に間違っていることがわかりました。全体像にさまざまな小さなボックスがありました。検索したところ、出力形式が正しくないことがわかりました。 1. * 24 * 20 * 20ですが、1 * 3 * 20 * 20 * 8のようになったので、export.pyを使用してonnxモデルを生成する前に、yolov5-5.0プロジェクトのyolo.pyを次のように変更しました。次に、export.pyを使用してonnxモデルを生成し、それをrknnモデルに変換します。
変更は順列を削除することであり、view（）にself.naとself.noが乗算されることに注意してください。
または、次のように変更し、self.training | = self.exportをコメントアウトしてから、エクスポートブランチを直接追加します。
def forward(self, x):
# x = x.copy() # for profiling
z = [] # inference output
# self.training |= self.export
if self.export:
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i])
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,48,20,20) to x(bs,3,20,20,16)
x[i] = x[i].view(bs, self.na*self.no, ny, nx).contiguous()
return x
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()
.......后面代码........この変更後の出力形式は次のとおりです。
netronがonnxモデルを見るとき
netronがrknnモデルを見るとき：
RV1126ボードで実行した場合の印刷は次のとおりです。
