一、训练自己的模型
yolov5训练好自己的模型，例如训练完后，名称为best.pt，路径为runs/exp/weights/best.pt。
采用detect.py文件验证best.pt可以正常检测目标，再进行下一步工作。
二、pt转onnx
修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将class Detect(nn.Module) 类的子函数forward由
def forward(self, x): z = [] # inference outputfor i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0,1,3,4,2).contiguous()ifnot self.training: # inferenceif self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i) y = x[i].sigmoid()if self.inplace: y[...,0:2] = (y[...,0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[...,2:4] = (y[...,2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # whelse: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[...,0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[...,2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh y = torch.cat((xy, wh, y[...,4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no))return x if self.training else (torch.cat(z,1), x)修改为：
def forward(self, x): z = [] # inference outputfor i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # convreturn x注意：训练和检测的时候，yolo.py文件应保持原来的样子。
修改export.py文件
2.1修改export_onnx函数以下内容:
（1）将opset_version=opset 修改为：opset_version=12；
（2）修改outputnames为： output_names=['out378', 'out439', 'out500'])
（3）删除output_names后的dynamic段落；
2.2 修改parse_opt函数以下内容:
（1）将--data 的default修改为自己的yaml文件路径；
（2）将--weights的default修改为自己的pt文件路径:runs/exp/weights/best.pt。
（3）运行export.py文件，会在pt所在文件夹下生成onnx文件。
三、onnx转rknn
创建rknn虚拟环境进行转换。(已创建rknn虚拟环境,则跳至下一步)
需要的配置在rknn-toolkit2(-master)文件夹 的doc/requirements_cp38-1.4.0.txt中，按照以下步骤进行创建：
（1）进入rknn-toolkit2(-master)文件夹，右键打开终端，
（2）conda创建虚拟环境rknn：
conda create -n rknn python=3.8（3）安装需要的环境：
pip install -r doc/requirements_cp38-1.4.0.txt -i https://pypi.douban.com/simple进入rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/convert_rknn_demo/yolov5文件夹。
（1）将onnx文件复制到onnx_models文件夹下。
（2）将需要检测的图片例如mmj.jpg放入当前路径。
（3）将dataset.txt内容修改为mmj.jpg。
修改onnx2rknn.py文件：
（1）修改MODEL_PATH = './onnx_models/best.onnx'
（2）修改检测图片名称im_file = './mmj.jpg'
（3）修改生成的rknn文件名称RKNN_MODEL_PATH = './{}/best.rknn'.format(OUT_DIR,exp)
修改运行环境为rknn虚拟环境，运行onnx2rknn.py文件，生成的best.rknn文件在rknn_models文件夹下。
四、rknn编译
进入rknpu2/examples/rknn_yolov5_demo/convert_rknn_demo文件夹。
（1）将best.rknn文件复制到model/RK3588文件夹。
（2）将mmj.jpg 和 dataset.txt文件复制到model文件夹。
修改 /include/postprocess.h 文件中的 OBJ_CLASS_NUM 为自己训练的目标种类个数。
修改 /mode/coco_80_labels_list.txt文件内容为自己训练的种类名称。
gcc编译器配置（如已喔诶之，则跳至下一步5）
（1）下载gcc编译器并解压至自定义路径(xxx/RK3588/gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu)
（2）添加gcc编译器环境变量:在终端输入命令 vim /etc/profile。在文件末端添加gcc编译器路径/bin：
export PATH=$PATH:/home/yf01/ssd/RK3588/gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu/bin（3）:wq 保存退出。
修改build-linux_RK3588.sh文件:
（1）修改TARGET_SOC="rk3588"
（2）修改gcc编译器路径为gcc编译器所在位置。
export TOOL_CHAIN=/home/yf01/ssd/RK3588/gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu运行环境为rknn虚拟环境，运行build-linux_RK3588.sh文件，生成install文件夹。文件夹中的rknn_yolov5_demo_Linux即为可以在RK3588开发板上运行的文件。
五、RK3588开发板上运行
将rknn_yolov5_demo_Linux文件夹复制到rk3588开发板上，进入rknn_yolov5_demo_Linux文件夹。
打开终端，输入指令：
./rknn_yolov5_demo ./model/RK3588/best.rknn ./model/mmj.jpg运行结果为out.jpg，即mmj.jpg的检测结果。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-427907.html
注意：待检测图片尺寸应大于训练图片尺寸，否则可能报错。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-427907.html
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