YOLOV8模型转至ONNX-RKNN
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简介：
本项目致力于将先进的YOLOv8目标检测模型转换为适用于RKNN硬件加速平台的ONNX格式，旨在优化嵌入式设备上的实时图像处理性能。
YOLOV8模型转换至ONNX-RKNN的流程是一个典型的深度学习模型部署步骤，在嵌入式设备如RK3588上运行时尤为重要。YOLO（You Only Look Once）系列是实时目标检测系统，而YOLOV8作为最新版本，进一步提升了速度和精度。本段落将详细探讨四个主要步骤：
**第一步：PT模型转ONNX**
PT模型是指用PyTorch训练好的模型，通常以`.pth`或`.pt`为扩展名。为了在不同的平台之间迁移这个PT模型，我们需要将其转换成ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放标准，可以跨框架表示深度学习模型。通过使用PyTorch中的`torch.onnx.export()`函数，我们可以实现这一目标。该函数需要输入的模型、样本数据和输出节点名称等参数来完成转换过程。这一步确保了PT模型被正确地转化为可以在不同平台间使用的ONNX格式。
**第二步：ONNX模型推理**
在成功将模型转为ONNX格式后，下一步是进行推理测试以验证其准确性。使用像ONNX Runtime这样的高性能推理引擎可以实现这一点，该引擎支持多种框架导出的模型。通过提供适当的输入数据和配置文件，我们可以运行模型并检查输出结果是否符合预期。
**第三步：优化与转换**
为了在嵌入式设备上高效地部署模型，需要进一步对ONNX格式进行优化，并将其转化为RKNN（Rockchip Neural Network）格式。这一步骤通常包括量化、剪枝等技术来减少模型大小和提高执行效率，同时保持原有的精度水平。
**第四步：验证与测试**
完成上述转换后，在目标设备上运行最终的RKNN模型并进行全面的功能性及性能测试是必不可少的一环。通过这种方式可以确保经过优化后的模型在实际应用场景中能够正常工作，并达到预期的效果。
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