added train

train/train.md

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+# yolov5 train
+这里介绍rknn yolov5训练和转换。
+
+## 1. 训练
+源码使用[https://github.com/airockchip/yolov5](https://github.com/airockchip/yolov5)这个仓库。
+
+训练过程与官方的yolov5训练方法一致，训练完成之后，使用该仓库的`export.py`进行转换：
+
+```shell
+# for detection model
+python export.py --rknpu --weight yolov5s.pt
+
+# for segmentation model
+python export.py --rknpu --weight yolov5s-seg.pt
+```
+
+## 2. 转换
+之后，使用这里的`convert.py`将onnx转换为`rknn`:
+
+```shell
+python convert.py <onnx_model> <TARGET_PLATFORM> <dtype(optional)> <output_rknn_path(optional)>
+
+## 比如
+python convert.py yolov5.onnx rk1808 u8 yolov5.rknn
+```
+
+## 3. 测试
+将模型部署到1808上之后，使用下面的命令测试一张图片：
+
+```shell
+python test.py <rknn_model_name> <test_image>
+```