1. 模型轉(zhuǎn)換為RKNN

EASY EAI Monster支持.rknn后綴的模型的評(píng)估及運(yùn)行，對(duì)于常見(jiàn)的tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet、onnx和Pytorch模型都可以通過(guò)我們提供的 toolkit 工具將其轉(zhuǎn)換至 rknn 模型，而對(duì)于其他框架訓(xùn)練出來(lái)的模型，也可以先將其轉(zhuǎn)至 onnx 模型再轉(zhuǎn)換為 rknn 模型。

模型轉(zhuǎn)換操作流程入下圖所示:

2. 模型轉(zhuǎn)換Demo下載

下載百度網(wǎng)鏈接：https://pan.baidu.com/s/1l5vcbS-w4dGetSdKQdhAuA?pwd=1234 提取碼:1234。把yolov5_model_convert.tar.bz2和quant_dataset.zip解壓到虛擬機(jī)，如下圖所示:

3. 進(jìn)入模型轉(zhuǎn)換工具docker環(huán)境

執(zhí)行以下指令把工作區(qū)域映射進(jìn)docker鏡像，其中/home/developer/rknn-toolkit2/model_convert為工作區(qū)域，/test為映射到docker鏡像，/dev/bus/usb:/dev/bus/usb為映射usb到docker鏡像：

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/developer/rknn-toolkit2/model_convert:/test rknn-toolkit2:2.3.2-cp38 /bin/bash

執(zhí)行成功如下圖所示:

4. 模型轉(zhuǎn)換操作說(shuō)明

4.1 模型轉(zhuǎn)換Demo目錄結(jié)構(gòu)

模型轉(zhuǎn)換測(cè)試Demo由yolov5_model_convert和quant_dataset組成。yolov5_model_convert存放軟件腳本，quant_dataset存放量化模型所需的數(shù)據(jù)。如下圖所示:

yolov5_model_convert文件夾存放以下內(nèi)容，如下圖所示：

4.2 生成量化圖片列表

在docker環(huán)境切換到模型轉(zhuǎn)換工作目錄:

cd /test/yolov5_model_convert

如下圖所示:

執(zhí)行gen_list.py生成量化圖片列表:

python gen_list.py

命令行現(xiàn)象如下圖所示:

生成“量化圖片列表”如下文件夾所示:

4.3 onnx模型轉(zhuǎn)換為rknn模型

rknn_convert.py腳本默認(rèn)進(jìn)行int8量化操作，腳本代碼清單如下所示：

import os import urllib import traceback import time import sys import numpy as np import cv2 from rknn.api import RKNN ONNX_MODEL = 'best.onnx' RKNN_MODEL = './yolov5_mask_rv1126b.rknn' DATASET = './pic_path.txt' QUANTIZE_ON = True if __name__ == '__main__': # Create RKNN object rknn = RKNN(verbose=True) if not os.path.exists(ONNX_MODEL): print('model not exist') exit(-1) # pre-process config print('--> Config model') rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]], target_platform = 'rv1126b') print('done') # Load ONNX model print('--> Loading model') ret = rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL) if ret != 0: print('Load yolov5 failed!') exit(ret) print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET) if ret != 0: print('Build yolov5 failed!') exit(ret) print('done') # Export RKNN model print('--> Export RKNN model') ret = rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) if ret != 0: print('Export yolov5rknn failed!') exit(ret) print('done')

把onnx模型best.onnx放到yolov5_model_convert目錄，并執(zhí)行rknn_convert.py腳本進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換：

python rknn_convert.py

生成模型如下圖所示，此模型可以在rknn環(huán)境和EASY EAI Nano-TB環(huán)境運(yùn)行：