YOLOv8分割模型转换工具使用指南ONNX-RKNN注此转换工具需配合仓库中的rk-yolov8(rokkieluo/rk-yolov8)使用操作系统为Ubuntu一、环境依赖搭建进入RK官方GitHub仓库rknn-toolkit2/rknn-toolkit2/packages/x86_64 at master · airockchip/rknn-toolkit2下载RKNN Toolkit2的Python包选择与自己Python版本匹配的版本可选创建并激活虚拟环境注此处需先安装requirements.txt中的依赖环境之后才可安装rknntoolkit2的whl包只有搭建好依赖环境后续操作才能正常实现二、拉取本工具到本地创建一个文件夹进入该文件夹执行以下命令拉取代码gitclone https://github.com/rokkieluo/yolov8_seg_convert_rknn.git三、更换自己的测试图片和ONNX模型将自己的测试图片放入以下两个目录yolov8_seg_convert_rknn目录data目录并相应更改dataset.txt的内容示例image1将经过rk-yolov8转换后的ONNX模型放入yolov8_seg_convert_rknn目录下四、更改convert.py在convert.py中进行如下修改找到QUANTIZE_ON参数量化选项根据需求设置是否量化一般建议量化以提升速度更改测试图片路径确保指向正确的测试图片位置五、终端运行convert.py执行以下命令python convert.py运行后将得到RKNN模型同时会生成一个仿真检测图test_rknn_result.jpg用于判断转换的模型是否正常。如果结果正常则转换RKNN模型成功。About 关于YOLOv8-seg分割模型转换工具(ONNX-RKNN)ResourcesReadme 自述文件Activity 活动其他Report repository 报告仓库Releases 版本发布: No releases published 没有发布内容Packages 包: 0 个No packages published 没有发布的软件包Languages 语言: Python (100.0%)