香橙派5 RK3588 yolov5模型转换rknn及部署踩坑全记录 orangepi 5_rk3588 pt转onnx转rknn

3.下载 yolov5官方源码，并训练模型

为节省时间，在这里先不自己训练了，就使用预训练权重yolov5n.pt

4.将pt转换成onnx格式

首先，根据官方文档的要求，在训练完成模型之后，再修改models/yolo.py Detect类下的forward函数

也就是修改为

def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv

        return x

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然后，在yolov5目录下，打开终端输入命令

python export.py --weights yolov5n.pt --data data/coco128.yaml --include onnx --opset 12 --batch-size 1

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注意注意！opset一定要为12，不然后面onnx转rknn会报错。weights自己选你训练完成的best.pt，data选你自己设置的，我这里只是做一个最简单情况的演示。

这里我遇到一个错误:

line 715, in run
shape = tuple((y[0] if isinstance(y, tuple) else y).shape) # model output shape
AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘shape’

解决方法
找到这一行，修改为

shape = tuple(y[0].shape)  # model output shape

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程序运行结束后，会在当前文件夹下生成一个yolov5n.onnx文件，待会要用。

5. onnx转化为rknn格式

进入你的Ubuntu系统，用conda创建一个新的环境

conda create -name rknn python=3.8

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激活这个环境

conda activate rknn

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将整个rknn_toolkit2源码解压后的文件夹复制进Ubuntu的 /home/用户名目录下，我将它重命名为rknn。
进入doc目录，使用 pip 安装依赖:

pip install -r requirements-cpu-ubuntu20.04_py38.txt -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

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返回上一级目录，然后进入packages目录，安装rknn_toolkit2

pip install rknn_toolkit2-1.4.0_22dcfef4-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

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完成后，输入命令 python

from rknn.api import RKNN

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如图所示，如果没有报错，说明安装成功，使用键盘Ctrl+Z退出此模式。

接下来，把(三、4)步所得到的onnx文件放入rknn/examples/onnx/yolov5文件夹下，终端里进入该文件夹。
用你喜欢的编辑器修改 test.py里面的一些内容，具体位置如图所示

1. onnx和要生成的rknn的文件名
   
2. classes改成你模型的类型，我这里是官方的所以默认
3. 增加target_platform=‘rk3588’，根据你的板子型号自行调整
   

执行

python test.py

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成功运行后的内容大概是这样的

此时这个目录下也会生成一个yolov5n.rknn文件，待会要用。

四、在香橙派上的部署

1.创建一个名为deploy.py的文件

内容如下

import numpy as np
import cv2
from rknnlite.api import RKNNLite

RKNN_MODEL = 'yolov5n.rknn'

QUANTIZE_ON = True

OBJ_THRESH = 0.25
NMS_THRESH = 0.45
IMG_SIZE = 640

CLASSES = ("person", "bicycle", "car", "motorbike ", "aeroplane ", "bus ", "train", "truck ", "boat", "traffic light",
           "fire hydrant", "stop sign ", "parking meter", "bench", "bird", "cat", "dog ", "horse ", "sheep", "cow", "elephant",
           "bear", "zebra ", "giraffe", "backpack", "umbrella", "handbag", "tie", "suitcase", "frisbee", "skis", "snowboard", "sports ball", "kite",
           "baseball bat", "baseball glove", "skateboard", "surfboard", "tennis racket", "bottle", "wine glass", "cup", "fork", "knife ",
           "spoon", "bowl", "banana", "apple", "sandwich", "orange", "broccoli", "carrot", "hot dog", "pizza ", "donut", "cake", "chair", "sofa",
           "pottedplant", "bed", "diningtable", "toilet ", "tvmonitor", "laptop ", "mouse ", "remote ", "keyboard ", "cell phone", "microwave ",
           "oven ", "toaster", "sink", "refrigerator ", "book", "clock", "vase", "scissors ", "teddy bear ", "hair drier", "toothbrush ")


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


def xywh2xyxy(x):
    # Convert [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2]
    y = np.copy(x)
    y[:, 0] = x[:, 0] - x[:, 2] / 2  # top left x
    y[:, 1] = x[:, 1] - x[:, 3] / 2  # top left y
    y[:, 2] = x[:, 0] + x[:, 2] / 2  # bottom right x
    y[:, 3] = x[:, 1] + x[:, 3] / 2  # bottom right y
    return y


def process(input, mask, anchors):

    anchors = [anchors[i] for i in mask]
    grid_h, grid_w = map(int, input.shape[0:2])

    box_confidence = sigmoid(input[..., 4])
    box_confidence = np.expand_dims(box_confidence, axis=-1)

    box_class_probs = sigmoid(input[..., 5:])

    box_xy = sigmoid(input[..., :2])\*2 - 0.5

    col = np.tile(np.arange(0, grid_w), grid_w).reshape(-1, grid_w)
    row = np.tile(np.arange(0, grid_h).reshape(-1, 1), grid_h)
    col = col.reshape(grid_h, grid_w, 1, 1).repeat(3, axis=-2)
    row = row.reshape(grid_h, grid_w, 1, 1).repeat(3, axis=-2)
    grid = np.concatenate((col, row), axis=-1)
    box_xy += grid
    box_xy \*= int(IMG_SIZE/grid_h)

    box_wh = pow(sigmoid(input[..., 2:4])\*2, 2)
    box_wh = box_wh \* anchors

    box = np.concatenate((box_xy, box_wh), axis=-1)

    return box, box_confidence, box_class_probs


def filter\_boxes(boxes, box_confidences, box_class_probs):
    """Filter boxes with box threshold. It's a bit different with origin yolov5 post process!

 # Arguments
 boxes: ndarray, boxes of objects.
 box\_confidences: ndarray, confidences of objects.
 box\_class\_probs: ndarray, class\_probs of objects.

 # Returns
 boxes: ndarray, filtered boxes.
 classes: ndarray, classes for boxes.
 scores: ndarray, scores for boxes.
 """
    boxes = boxes.reshape(-1, 4)
    box_confidences = box_confidences.reshape(-1)
    box_class_probs = box_class_probs.reshape(-1, box_class_probs.shape[-1])

    _box_pos = np.where(box_confidences >= OBJ_THRESH)
    boxes = boxes[_box_pos]
    box_confidences = box_confidences[_box_pos]
    box_class_probs = box_class_probs[_box_pos]

    class_max_score = np.max(box_class_probs, axis=-1)
    classes = np.argmax(box_class_probs, axis=-1)
    _class_pos = np.where(class_max_score >= OBJ_THRESH)

    boxes = boxes[_class_pos]
    classes = classes[_class_pos]
    scores = (class_max_score\* box_confidences)[_class_pos]

    return boxes, classes, scores


def nms\_boxes(boxes, scores):
    """Suppress non-maximal boxes.

 # Arguments
 boxes: ndarray, boxes of objects.
 scores: ndarray, scores of objects.

 # Returns
 keep: ndarray, index of effective boxes.
 """
    x = boxes[:, 0]
    y = boxes[:, 1]
    w = boxes[:, 2] - boxes[:, 0]
    h = boxes[:, 3] - boxes[:, 1]

    areas = w \* h
    order = scores.argsort()[::-1]

    keep = []
    while order.size > 0:
        i = order[0]
        keep.append(i)

        xx1 = np.maximum(x[i], x[order[1:]])
        yy1 = np.maximum(y[i], y[order[1:]])
        xx2 = np.minimum(x[i] + w[i], x[order[1:]] + w[order[1:]])
        yy2 = np.minimum(y[i] + h[i], y[order[1:]] + h[order[1:]])

        w1 = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 0.00001)
        h1 = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 0.00001)
        inter = w1 \* h1

        ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
        inds = np.where(ovr <= NMS_THRESH)[0]
        order = order[inds + 1]
    keep = np.array(keep)
    return keep


def yolov5\_post\_process(input_data):
    masks = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
    anchors = [[10, 13], [16, 30], [33, 23], [30, 61], [62, 45],
               [59, 119], [116, 90], [156, 198], [373, 326]]

    boxes, classes, scores = [], [], []
    for input, mask in zip(input_data, masks):
        b, c, s = process(input, mask, anchors)
        b, c, s = filter_boxes(b, c, s)
        boxes.append(b)
        classes.append(c)
        scores.append(s)

    boxes = np.concatenate(boxes)
    boxes = xywh2xyxy(boxes)
    classes = np.concatenate(classes)
    scores = np.concatenate(scores)

    nboxes, nclasses, nscores = [], [], []
    for c in set(classes):
        inds = np.where(classes == c)
        b = boxes[inds]
        c = classes[inds]
        s = scores[inds]

        keep = nms_boxes(b, s)

        nboxes.append(b[keep])
        nclasses.append(c[keep])
        nscores.append(s[keep])

    if not nclasses and not nscores:
        return None, None, None

    boxes = np.concatenate(nboxes)
    classes = np.concatenate(nclasses)
    scores = np.concatenate(nscores)

    return boxes, classes, scores


def draw(image, boxes, scores, classes):
    """Draw the boxes on the image.

 # Argument:
 image: original image.
 boxes: ndarray, boxes of objects.


**自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。**

**深知大多数Linux运维工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！**

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> 4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点

> 5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?

> 6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?

> 7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?

> 8、什么是中间件?什么是jdk?

> 9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的含义？

> 10、什么叫CDN?

> 11、什么叫网站灰度发布?

> 12、简述DNS进行域名解析的过程?

> 13、RabbitMQ是什么东西?

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> 15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?

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