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# 导出 RKNPU 适配模型说明
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## Source
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本仓库基于 https://github.com/ultralytics/ultralytics 仓库的 0b0bc56675997fe66b13aa0d250b777c8a467e32 commit 进行修改,验证.
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## 模型差异
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在基于不影响输出结果, 不需要重新训练模型的条件下, 有以下改动:
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- 修改输出结构, 移除后处理结构. (后处理结果对于量化不友好)
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- dfl 结构在 NPU 处理上性能不佳，移至模型外部的后处理阶段，此操作大部分情况下可提升推理性能。
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- 模型输出分支新增置信度的总和，用于后处理阶段加速阈值筛选。
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以上移除的操作, 均需要在外部使用CPU进行相应的处理. (对应的后处理代码可以在 **RKNN_Model_Zoo** 中找到)
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## 导出onnx模型
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在满足 ./requirements.txt 的环境要求后，执行以下语句导出模型
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# 调整 ./ultralytics/cfg/default.yaml 中 model 文件路径，默认为 yolov8n.pt，若自己训练模型，请调接至对应的路径。支持检测、分割、姿态、旋转框检测模型。
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# 如填入 yolov8n.pt 导出检测模型
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# 如填入 yolov8-seg.pt 导出分割模型
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export PYTHONPATH=./
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python ./ultralytics/engine/exporter.py
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# 执行完毕后，会生成 ONNX 模型. 假如原始模型为 yolov8n.pt，则生成 yolov8n.onnx 模型。
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## 转RKNN模型、Python demo、C demo
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请参考 https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo
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