问题的出现是发现rknn模型莫名其妙的不起作用, 明明训练出的yolo pt模型推理是没问题的, 但是转成rknn之后就莫名其妙要么出来很乱的推理结果, 要么就是不出结果.解决方法是:保证rknn toolkit的版本是1.7.3保证rknn_model_zoo是最新的版本, 即onnx转rknn的脚本是最新的.升级板子上的npu驱动.下面分别说说 首先, 安装最新版本的rknn toolkit,
如何将基于tensorflow的.pb模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型2.将.onnx模型转成.trt模型1.将.pb模型转成.onnx模型步骤一：查看.pb模型的节点名称 方法①：直接使用现成的工具进行查看，推荐netron，链接网址：https://netron.app/ 该工具可以直观的看到模型的结构，以及输入输出的节点名称 参考图如下(只截取了一部分): 方法②：写程
1、pth转onnx安装onnx从pytorch转换到onnx - 知乎 (zhihu.com)pip install onnx遇到问题AdaptivePooling不能识别，需转为AvgPooling可视化pytorch模型转换为onnx，并使用netron可视化 - SegmentFault 思否安装netronpip install netronimport netron
netron.st
Backbone :Focus + BottleneckCSP+SPPFocusFocus模块在v5中是图片进入backbone前，对图片进行切片操作，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长的差不多，但是没有信息丢失，这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个
LPRNet是非常高效的车牌识别模型，模型小巧，各类场景的鲁棒性强，非常适于各种嵌入设备部署。开源代码可见：GitHub - xuexingyu24/License_Plate_Detection_Pytorch: A two stage lightweight and high performance license plate recognition in MTCNN
深度学习用于目标检测的算法从思路上来看，可以分为两大类，一类是two stage的方法，也就是把整个分为两部分，生成候选框和识别框内物体；另一类是one stage的方法，把整个流程统一在一起，直接给出检测结果，主要包含SSD,YOLO系列。首先介绍两阶段的检测算法，其实这条路线基本就是R-CNN SPP Net Fast R-CNN faster RCNN R-FCN FPN,然后集大成者Mas
1.实验内容1.1安全模型PDR模型：是一种基于时间的动态安全模型，并提出安全性可量化和可计算的观点。P2DR模型：网络安全=安全策略（Policy）+防护策略（Protection）+实时检测（Detection）+实时响应（Response），其中安全策略是核心。1.2网络安全防范技术与系统防火墙简介防火墙具有很好的保护作用。入侵者必须首先穿越防火墙的安全防线，才能接触目标计算机。你可以将防火
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2024-04-25 08:52:25
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转换模型的代码很多，列举一二如下： 一：直接修改就完事儿，只要你能找对输出节点"""
-通过传入 CKPT 模型的路径得到模型的图和变量数据
-通过 import_meta_graph 导入模型中的图
-通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据
-通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型
本篇文章是对Yolo-v5的一个总结，全文一共分为四个部分。第一个部分主要介绍Yolo-v5的结构以及相对于之前版本的一些改进；第二部分是对Yolo-v5代码主要部分的解读，包括如何更换backbone的细节；第三部分给出了两次实验的结果和在测试集上的表现；最后一部分是我对Yolo-v5的简要总结和思考。一、Yolo-v5结构首先我用一张图来简单说明Yolo-v5的前向过程： Yolo-
目录版本下载安装包1.Go to:CUDA10.22.Go to:CUDNN3.Go to:opencv3404.Go to：pytorch官网5.Go to:yolov56.Go to：tensorRT官网7.安装pycuda8.测试TensorRT实例 1).配置VS20192).下载pgm文件 9.yoloV5的TensorRT加速1）克隆tensorrtx-5
目录Keras简介快速浏览模型安装和导入转换器将Keras模型转换为ONNX摘要和后续步骤参考文献下载源547.1 KB系列文章列表如下：ONNX系列一 --- 带有ONNX的便携式神经网络ONNX系列二 --- 使用ONNX使Keras模型可移植ONNX系列三 --- 使用ONNX使PyTorch AI模型可移植ONNX系列四 --- 使用ONNX使TensorFlow模型可移植ONNX系列五
更改yolov5结构本系列先前对yolov5中的detect.py和train.py中的代码进行了解析， 后又使用yolov5对图片及视频进行了测试，本节将继续学习yolo的模型结构该如何更改。（以写论文为目的创建创新点）修改网络结构首先找一个代码结构进行借鉴，这里选取yolov8代码进行修改测试，源码地址https://github.com/ultralytics/ultralytics，进入后
写在前面 本篇文章仅仅做个人记忆，如果能帮助到一些需要将Yolov7转为Onnx并推理，再将Onnx转为Rknn的同学，那我会感到非常荣幸。网上现在有许多关于转Rknn的模型，但是我觉得比较乱，本篇文章仅仅是把网上的文章总结在一起，让大家知道在哪种模型情况下更适合用。我也不是大模型的专家，如果哪里说的有问
# PyTorch 转 RKNN：完整流程指导
在深度学习的应用中，模型的转换是一个常见的任务，尤其是从 PyTorch 转换为 RKNN（Rockchip Neural Network）。本文将详细介绍整个转换的流程，并逐步给出所需的代码示例，帮助刚入行的小白掌握这一过程。
## 流程概览
转换流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 05:57:05
93阅读
# 使用 PyTorch 转换为 RKNN 的完整指南
## 1. 流程概述
在将 PyTorch 模型转换为 RKNN（Rockchip NPU 中间表述格式）之前，需要遵循一系列步骤。这些步骤包括准备数据、训练模型、模型导出、使用 RKNN 工具进行转换等。
以下是整个流程的概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
原创
2024-10-09 06:11:14
370阅读
针对yolov5网络输出的结果，对数据做后处理以输出目标检测结果engine网络后处理包含： （1）传入一张图片转为需要的格式 （2）调用engine进行推理了 （3）对输出的后处理 （4）输出结果绘图需要注意的是：1 pytorch的pt文件转.onnx文件的时候涉及batchsize值，onnx2engine的时候也需要设置batchsize值，infer推理的时候也有batchsize参数。
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2024-10-30 21:21:45
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代码如下from rknn.api import RKNN INPUT_SIZE = 64 if __name__ == '__main__': # 创建RKNN执行对象 rknn = RKNN() # 配置模型输入，用于NPU对数据输入的预处理 # channel_mean_value='0 0 0 255'，那么模型推理时，将会对RGB数据做如下转换 # (R - 0)/255, (G - 0)/255, (B - 0)/255。推理时，RKNN模型
原创
2021-09-02 17:09:33
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文章目录1.为什么要有Transformer1.1 传统RNN-Based Model的缺点(1)不支持并行，效率低(2) 记忆能力有限1.2 Attention方法的出现2.Transformer的原理与结构2.1Transformer的Attention——Self-Attention2.2Positional Encoding2.3 Multi-head 1.为什么要有Transforme
layer层的作用 Caffe
十分强调网络的层次性，
数据输入，卷积，非线性变换（
ReLU
等），
网络连接，损失函数计算等操作都由一个Layer
来
实现。
layer是网络的基本单元，由此派生出各种层类。创建一个caffe
模型只需要定义一个
prototxt
文件即可。也可以通过
修改layer或增加自己layer
来实现自己的模型
最近的主要任务是完成自训练的yolov5s模型转rknn模型。学习笔记：非github资料收集：以下为收集资料阶段的结果：1、首先从RP-rknpu配置说明的文件可以知道：RV1126_RV1109 的 npu 默认配置为 mini 的，mini 是不带 rknn_server 的，所以不能通过 pc 端连接 主板仿真。但是可以解决。——————————————————————群内笔记：2、rkn
