Conversión de modelo YOLO (ONNX) a RKNN con RKNN Toolkit 2

Este repositorio permite convertir un modelo YOLO en formato ONNX al formato RKNN utilizando RKNN Toolkit 2, especialmente optimizado para funcionar en dispositivos con SoC RK3588S, como la Orange Pi 5 Pro.

Conversión del modelo

Ejecuta el siguiente comando para convertir el modelo:

python -m rknn.api.rknn_convert -t rk3588s -i ./model_config.yml -o ./weights

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Instalación

Prerrequisitos

• Dispositivo: Orange Pi 5 Pro
• Sistema Operativo: Instalar desde el repositorio Joshua-Riek/ubuntu-rockchip

Pasos de instalación

1. Actualiza los paquetes del sistema:

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-dev python3-pip
sudo apt-get install libxslt1-dev zlib1g zlib1g-dev libglib2.0-0 libsm6 libgl1-mesa-glx libprotobuf-dev gcc

2. Crea y activa un entorno virtual:

python3 -m venv .env
source .env/bin/activate

3. Instala las dependencias de Python:

pip install -r requirements.txt

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Reconocimientos

• Código multihilo adaptado de: leafqycc/rknn-multi-threaded
• Toolkit oficial de conversión RKNN: airockchip/rknn-toolkit2
• SO usado en la orange pi 5 pro: Joshua-Riek/ubuntu-rockchip