rknn-toolkit2
rknn-toolkit2 copied to clipboard
rockchip-linux
rt，我吧yolOv8pose模型转化为rknn模型，但尝试在android设备上进行部署时，当我初始化模型时直接发生了报错，请问这方面有相关参考文档之类的吗？报错日志： 2023-04-13 16:56:05.041 4027-4067 libc com.rockchip.gpadc.yolodemo A FORTIFY: memset: prevented 1880-byte write into 1128-byte buffer 2023-04-13 16:56:05.041 4027-4067 libc com.rockchip.gpadc.yolodemo A Fatal signal 6 (SIGABRT), code -1 (SI_QUEUE) in tid...
在python3.8环境中，用下面的代码把ppyoloe转化固定shape的onnx模型量化转为rknn报错： # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset=DATASET) #量化，会报错 # ret = rknn.build(do_quantization=False, dataset=DATASET) #不量化，不报错，能够转化 if ret != 0: print('build model failed.') exit(ret) print('done') 报错信息为： ................................ I...
W __init__: rknn-toolkit2 version: 1.4.0-22dcfef4 --> config model done --> Loading model done --> Building model I base_optimize ... I base_optimize done. I I fold_constant ... I fold_constant done. I...
Ultratyics Yolov8 n -> export yolo onnx opset=12 -> onnx to yolo
在3588上使用PaddleOCR v4.0模型出现乱码，但在3568上可以正常OCR，估计是转换成3568的RKNN格式时出现问题 均在在rknn-toolkit2-1.4.2/rknn-toolkit2-1.5.0/rknn-toolkit2-1.5.1/rknn-toolkit2-1.5.2/rknn-toolkit2-1.5.3和rknpu2-1.4.2/rknpu2-1.5.0/rknpu2-1.5.1/rknpu2-1.5.2/rknpu2-1.5.3环境上测试过 使用PaddleOCR v3.0模型是没问题的
I am trying to convert my tensorflow keras NN to .rknn format from .onnx, but in convertaion process I get fatal error on layer "ReduceSumSquare", that isnt supports on rknn-toolkit2...
用sdk里面的yolov5的rknn模型结果是正确的，但是我按照转rknn模型，不知为何出现所描述的问题，有知道的吗？ 或者有没有一些验证过的yolov5训练或转onnx的demo，因为我发现onnx的格式也是有要求的。 
Hi there! I'm struggling with yolov8n model porting to rk3568. I use this code to convert model to onnx format ```python from ultralytics import YOLO # Load a model model...
