yolov5训练得到的pt模型转rknn模型应用到rk3588开发平台上，测试结果出错：出现重复框选，选框混乱（包含rknn转换完整流程）_yolov5瑞芯微rknn显示好多框

yolov5训练得到的pt模型转rknn模型，测试结果出错：出现重复框选，选框混乱的情况，如下图所示。

首先检查确认模型pt转onnx、onnx转rknn的整个流程步骤没出错，是按照教程来的：

1. 确认是rk官方给的yolov5包，链接在这，是用的转换后的relu函数。
2. 下载预训练权重yolov5s.pt，放入对应目录下，并修改相关路径（这一步可查找到很详细的教程，这里就不多叙述了），运行train.py训练模型。
3. 得到训练后的best.pt模型后，修改yolo.py中的forward（运行train.py的时候不需要修改）

# 原来的forward代码
    def forward(self, x):
        # x = x.copy()  # for profiling
        z = []  # inference output
        self.training |= self.export
        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()

            if not self.training:  # inference
                if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
                    self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device)

                y = x[i].sigmoid()
                y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i]  # xy
                y[...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16