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电脑基础 · 2023年4月19日

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

1.服务器环境配置

1.1GPU驱动安装

下载GPU驱动

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

选择对应的显卡型号以及操作系统，点击搜索

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署
选择最新的下载安装即可（所有选项默认设置最好）

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终端输入命令查看是否安装正确

nvidia-smi

出现以下信息表明安装正确，其中红框为可以支持的cuda最高版本

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1.2安装CUDA

下载CUDA Toolkit

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择最高支持的版本或者更低版本

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选择系统等后点击下载

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一切设置都默认即可，直接下一步

安装过程中可能出现失败，如出现关于c++的问题，可以通过安装Visual Studio，我安装的是2022社区版

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/

安装选择如下

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署
yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

安装完成后重新安装CUDA

1.3安装CUDNN

下载cudnn

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

选择对应的包下载

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下载完成后解压

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放入该路径下对应的目录

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7

1.4验证CUDA

终端输入

nvcc -V

显示如下图表明安装正确，红色框内为其版本

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1.4安装Anaconda

下载Anaconda

https://www.anaconda.com/

下载对应系统的Anaconda，以windows为例

安装路径可自定义，其他默认即可，需要注意的是，需要勾选如下，可以免除配置环境变量的麻烦

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终端输入

conda activate base

进入base环境，出现如下说明安装正确

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

1.5利用Anaconda创建yolov5运行环境

1.5.1安装pytorch-GPU

终端输入如下命令，创建yolov5环境，python版本3.8（yolov5要求python版本>3.7,这里建议使用3.8）

conda create -n yolov5 python=3.8

一路回车以及yes即可安装成功，进入该环境命令如下，其余conda命令可自行搜索

conda activate yolov5

其余conda命令可自行百度搜索

打开pytorch官网

https://www.pytorch.org

选择对应操作系统以及CUDA版本的pytorch（这里的CUDA版本不能高于上面查看到的CUDA版本）

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

复制Run this Command中的命令（建议使用下面的命令，以解决版本问题）进入Anaconda的yolov5环境，输入该命令，随后等待安装完成即可，若安装失败，可自行换源解决

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

conda添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

安装完成后，在yolov5环境下输入

python

进入python中输入

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())

运行显示为则表明安装正确

True
True

1.5.2安装yolov5运行需要的包

获取yolov5的rknn友好版本

git clone https://github.com/airockchip/yolov5.git

在Ancaonda的yolov5环境下进入yolov5项目的根目录，pip安装包，-i 使用清华源更快

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待安装完成即可

其包含的包如下，确保安装完成base（训练运行需要的包），logging（日志），export（模型导出与格式转换）中包含的包：

# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------
Cython
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
pillow
PyYAML>=5.3
scipy>=1.4.1
tensorboard>=2.2
torch>=1.6.0
torchvision>=0.7.0
tqdm>=4.41.0
# logging -------------------------------------
# wandb
# coco ----------------------------------------
# pycocotools>=2.0
# export --------------------------------------
# coremltools==4.0
# onnx>=1.8.0
# scikit-learn==0.19.2  # for coreml quantization
# extras --------------------------------------
# thop  # FLOPS computation
# seaborn  # plotting

若出现版本不兼容问题，可以自行修改包的版本（满足最低要求的情况下）

2.yolov5项目修改

2.1修改models/yolo.py解决报错：

其中的153行左右：

def _initialize_biases(self, cf=None):  # initialize biases into Detect(), cf is class frequency
        # https://arxiv.org/abs/1708.02002 section 3.3
        # cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1.
        m = self.model[-1]  # Detect() module
        for mi, s in zip(m.m, m.stride):  # from
            b = mi.bias.view(m.na, -1)  # conv.bias(255) to (3,85)
            b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2)  # obj (8 objects per 640 image)
            b[:, 5:] += math.log(0.6 / (m.nc - 0.99)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum())  # cls
            mi.bias = torch.nn.Parameter(b.view(-1), requires_grad=True)

修改为：

def _initialize_biases(self, cf=None):  # initialize biases into Detect(), cf is class frequency
        # https://arxiv.org/abs/1708.02002 section 3.3
        # cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1.
        m = self.model[-1]  # Detect() module
        for mi, s in zip(m.m, m.stride):  # from
            b = mi.bias.view(m.na, -1)  # conv.bias(255) to (3,85)
            with torch.no_grad():
            	b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2)  # obj (8 objects per 640 image)
            	b[:, 5:] += math.log(0.6 / (m.nc - 0.99)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum())  # cls
            mi.bias = torch.nn.Parameter(b.view(-1), requires_grad=True)

解决报错问题

2.2修改utils/datasets.py：

这里是为了兼容自己的yolov4数据集，可以不做修改

其中的342行左右：

def img2label_paths(img_paths):
            # Define label paths as a function of image paths
            sa, sb = os.sep + 'images' + os.sep, os.sep + 'labels' + os.sep  # /images/, /labels/ substrings
            return [x.replace(sa, sb, 1).replace(os.path.splitext(x)[-1], '.txt') for x in img_paths]

修改为：

def img2label_paths(img_paths):
            # Define label paths as a function of image paths
            sa, sb = os.sep + 'JPEGImages' + os.sep, os.sep + 'labels' + os.sep  # /images/, /labels/ substrings
            return [x.replace(sa, sb, 1).replace(os.path.splitext(x)[-1], '.txt') for x in img_paths]

为了兼容yolov4使用的数据集，达到v4与v5公用数据集的目的

2.3新建data.yaml：

在data目录下创建my,yaml，内容如下(该文件为数据集的信息)，可自行设置自己的数据。

# 训练，验证，测试集路径，其中xxx表示数据盘中的某个数据集
train: /media/ubuntu/data/datasets/xxx/2007_train.txt
val: /media/ubuntu/data/datasets/xxx/2007_train.txt
test: /media/ubuntu/data/datasets/xxx/2007_train.txt
# 类的个数
nc: 2
# 类名
names: ['red_jeep', 'missile_vehicle']

2.4新建cfg.yaml

在data目录下创建rknn.yaml，内容如下(该文件为模型结构配置文件)

由于该项目版本的结构使用的是较为旧的模块，我们修改为了yolov5 6.0版本的backbone，head:结构以提高性能，其中由于6.0版本的输出与rknn不兼容，使用该项目的detect层解决这个问题。当然可以使用原项目的配置文件

nc: 2  # 类的个数
depth_multiple: 0.33  # 深度倍率
width_multiple: 0.50  # 通道倍率
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]
# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

2.5添加SPPF模块

打开models文件下的common.py文件，添加SPPF类，该文件下的激活函数已经修改为Relu，故不再做这个操作

class SPPF(nn.Module):
    # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
    def __init__(self, c1, c2, k=5):  # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
    def forward(self, x):
        x = self.cv1(x)
        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter('ignore')  # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))

2.6模型构建中添加SPPF模块

修改models/yolo.py中的def parse_model函数219行

if m in [Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3]:

修改为

if m in [Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, SPPF]:

2.7报错tensor无法转换为numpy

这个错误是由于numpy版本过高导致

可以先卸载高版本numpy

pip uninstall numpy

再安装numpy1.18.5即可解决问题

pip install numpy==1.18.5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.8不使用预训练权重

修改train.py,去除使用预训练模型

parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path')

更改为:

parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path')

2.9若出现页面文件太小，无法完成操作

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "D:\anaconda3\envs\Yolo\lib\site-packages\torch\lib\shm.dll" or one of its dependencies.

修改对应盘符的虚拟内存，操作如下，大小可以看情况而定：
yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

重启电脑，重新开始训练即可

3.yolov5模型训练

在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下，选择模型配置文件和数据集文件即可开始训练

python --cfg models/rknn.yaml --data/my.yaml

训练完成后在runs文件夹下可以查看训练结果，weights保存了各阶段的模型，results.png为训练结果展示

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署
yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

4.pt格式→onnx格式

在Anaconda的yolov5，进入yolov5根目录，终端运行如下

python models/export.py --weight xx.pt# 此处为需要转换模型的相对路径 当然也可以是绝对路径 如runs/train/exp/weight/best.pt

若出现模块不存在的情况，只需要按照requirements.txt安装即可

5.onnx格式→rknn格式

5.1虚拟机环境安装

由于rknn-toolkit2目前只支持linux，故而需要使用到虚拟机（rknn-toolkit不支持3588）

这里的虚拟机软件我使用的是VMware，系统为Ubuntu18.04，由于20.04版本存在vm-toolkit安装后无法拖动文件的情况，所以建议使用18.04，虚拟机的安装不再赘述

5.1.1安装Anaconda

官方文件中含有docker镜像，可以直接拉取使用，我们这里使用传统方式

由于Ubuntu18.04自带python3.6，为了避免冲突，简化操作，这里继续使用Anaconda创建rknn环境

https://www.anaconda.com/

下载对应操作系统，下载好后放在主目录下，运行，一路回车yes即可完成

sudo sh ./Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh

注意：最后询问是否添加到环境变量，回复yes

重新打开终端就可以看到，说明安装成功

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

5.1.2Anaconda创建rknn环境并安装rknn-toolkit2

rknn-toolkit2有python3.6 python3.8两个版本的包，我们这里选择python3.8

conda create -n rknn puthon=3.8

获取rknn-toolkit2安装包并进入改项目根目录

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2.git
cd rknn-toolkits-1.3.0

在Anaconda的rknn环境下安装rknn-toolkit2的依赖包

pip3 install -r requirements_cp38-1.3.0.txt  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装rknn-toolkit2，若存咋版本不匹配问题，可以卸载包后重新安装其他版本

pip3 install package/rknn_toolkit2-1.3.0_11912b58-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

测试安装是否成功

cd /examples/onnx/yolov5
python3 test.py

运行正确表明安装正确

5.2模型转换

获取官方demo

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknpu2.git

进入yolov5模型转换目录

cd /home/ptay/rknpu2-master/examples/rknn_yolov5_demo/convert_rknn_demo/yolov5

在onnx目录下放入以及转换好的onnx模型

打开onnx2rknn.py，修改如下:

​ 1.目标平台名

platform = 'rk3588'

​ 2.需要转化的onnx模型

MODEL_PATH = './onnx_models/best.onnx'

随后在rknn环境下运行，会生成新的rknn目录以及其目录下的rknn模型，随后对其修改名字即可，也可在py文件中修改，不是重点

python3 onnx2rknn.py

6.3588平台部署

在3588的主目录上获取官方demo

git clone https://github.com/rockchip-linux/rknpu2.git

进入yolov5目录

cd /home/ptay/rknpu2-master/examples/rknn_yolov5_demo

修改include文件中的头文件postprocess.h

#define OBJ_CLASS_NUM     2  #这里的数字修改为数据集的类的个数

修改model目录下的coco_80_labels_list.txt文件，改为自己的类并保存

red_jeep
missile_vehicle

将转换后的rknn文件放在model/RK3588目录下

编译，运行shell

bash ./build-linux_RK3588.sh

成功后生成install目录

cd install/rknn_yolov5_demo_linux

在model目录下放入需要推理的图片

运行

./rknn_yolov5_demo ./model/RK3588/best.rknn ./model/test.jpg

在rknn_yolov5_demo_linux获取到结果，因为数据涉密问题这里我用了另一个数据集做结果展示

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其他视频以及摄像头推理可以自行修改官方demo实现

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