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my-rknn-yolov5

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学习yolo算法和rknn框架

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本工程以Yolov5算法为例介绍rknn的使用，流程包含了：转换模型和模型部署（不含训练）。

## 二、搭建环境
#### 环境 ：
- python==3.6.13
- torch==1.7.0
- rknn-toolkit==1.6.0

#### 安装 ：
- rknn-toolkit ： 安装包位于工程目录packages下

## 三、使用步骤
#### 1. 将训练好模型转成rknn支持的(tensorflow、tflite、caffe、onnx)
torch转rknn: 
> 目前只是针对yolov5算法的torch模型转rknn,如遇其他算子不支持，可以按照此思路进行兼容

- 工具位置 ： /commons/yolov5-torch2rknn-convert/
- 命令： python models/export.py --weights ./weights/yolov5s.pt --img-size 640 --batch 1 --rknn_mode

其他框架转rknn :
> 针对tensorflow、tflite、caffe、onnx转换rknn，并提供了自定义网络层的示例

- 工具位置 ： /commons/rknn-convert

#### 2. 加载转换好的模型，使用rknn部署
> 目前针对yolov5算法做了部署rknn的示例代码，包括两个工程python和cpp

## 问题 : 
#### 1. 原计划直接使用commons中的export.py将训练好的pytorch模型直接转换为rknn支持的onnx,使用了个人间检测的，转换不成功
- torch版本低，目前是用的项目中使用的torch版本1.7.0

```
(rknn-toolkit) autobuild@ubuntu-server-117:~/wangwengang/my-rknn-yolov5/commons/yolov5-torch2rknn-convert$ python models/export.py --weights /home/autobuild/wangwengang/my-rknn-yolov5/model/face-model.pt --img 640 --rknn_mode
Namespace(batch_size=1, device='cpu', dynamic=False, grid=False, img_size=[640, 640], rknn_mode=False, weights='/home/autobuild/wangwengang/my-rknn-yolov5/model/face-model.pt')
Using torch 1.5.1 CPU

weight :  /home/autobuild/wangwengang/my-rknn-yolov5/model/face-model.pt
Traceback (most recent call last):
  File "models/export.py", line 39, in <module>
    model = attempt_load(opt.weights, map_location=device)  # load FP32 model
  File "/home/autobuild/wangwengang/my-rknn-yolov5/commons/yolov5-torch2rknn-convert/models/experimental.py", line 119, in attempt_load
    ckpt = torch.load(w, map_location=map_location)  # load
  File "/home/autobuild/miniconda3/envs/rknn-toolkit/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load
    return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
  File "/home/autobuild/miniconda3/envs/rknn-toolkit/lib/python3.6/site-packages/torch/serialization.py", line 852, in _load
    result = unpickler.load()
AttributeError: Can't get attribute 'SiLU' on <module 'torch.nn.modules.activation' from '/home/autobuild/miniconda3/envs/rknn-toolkit/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/activation.py'>
```
#### 2. numpy冲突
- 使用conda重新起了环境

my-rknn-yolov5

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