pt文件转onnx后再转rknn时得到推理图片出现了花屏，也就是大量的锚框，已解决

[danny-zhu]

根据野火提供的教程https://doc.embedfire.com/linux/rk356x/Ai/zh/latest/lubancat_ai/example/yolov5.html，将pt转成onnx后，再利用rknn-tookit2转rknn时，测试的result.jpg图片出现了花屏，也就是大量的目标检测框框。如下图： 后来发现有个博主遇到类似的问题https://blog.csdn.net/weixin_43141131/article/details/128407827，根据他的提示是由于导出时，也就是野火提供的导出教程文档，修改的yolo.py的forward方法里增加sigmoid函数处理，导致了花屏，把这个sigmoid函数去掉就好了。yolov5的models/yolo.py forward方法改成下面这样，就可以了。

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

[meijie-jesse]

这其实是后处理出了问题，不建议直接改训练模型，用官方最新demo的代码就解决了