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