瑞芯微(EASY EAI)RV1126B yolov8训练部署教程

广州灵眸科技有限公司 2026-05-09 388

描述

1. Yolov8简介

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的基于YOLOV5进行更新的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于Yolov5的良好表现，Yolov8在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。其主要结构如下图所示：

本教程针对目标检测算法yolov8的训练和部署到EASY-EAI-Nano-TB(RV1126B)进行说明，而数据标注方法可以参考我们往期的文章。

2. Yolov8目标检测算法训练

通过git工具，在PC端克隆远程仓库（注：此处可能会因网络原因造成卡顿，请耐心等待），修改过算子后的yolov8仓库: https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8

同时，也可以通过百度网盘下载链接:

https://pan.baidu.com/s/1Tj58Y_GhZdPdFjgWzoeYow?pwd=1234 提取码: 1234

3. rknn-toolkit模型转换

3.1 rknn-toolkit模型转换环境搭建

onnx模型需要转换为rknn模型才能在EASY-EAI-Nano-TB运行，所以需要先搭建rknn-toolkit模型转换工具的环境。当然tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet等也是通过类似的方法进行模型转换，只是本教程onnx为例。

3.1.1 概述

模型转换环境搭建流程如下所示：

3.1.2 下载模型转换工具

为了保证模型转换工具顺利运行，请下载网盘里“06.AI算法开发/01.rknn-toolkit2模型转换工具/rknn-toolkit2-v2.3.2/docker/docker_image/rknn-toolkit2-v2.3.2-cp38-docker.tar.gz”。

网盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1wUy-UBy9n81p7jlee_dBVA?pwd=1234提取码：1234。

3.1.3 把工具移到ubuntu20.04

把下载完成的docker镜像移到我司的虚拟机ubuntu20.04的rknn-toolkit2目录,如下图所示：

3.1.4 运行模型转换工具环境

在该目录打开终端

执行以下指令加载模型转换工具docker镜像:

docker load --input rknn-toolkit2-v2.3.2-cp38-docker.tar.gz

执行以下指令进入镜像bash环境:

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/developer/rknn-toolkit2/model_convert_test:/test rknn-toolkit2:2.3.2-cp38 /bin/bash

现象如下图所示:

输入“python”加载python相关库，尝试加载rknn库，如下图环境测试成功:

至此，模型转换工具环境搭建完成。

4. 在模型转换为RKNN

EASY-EAI-Nano-TB支持.rknn后缀的模型的评估及运行，对于常见的tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet、onnx和Pytorch模型都可以通过我们提供的 toolkit 工具将其转换至 rknn 模型，而对于其他框架训练出来的模型，也可以先将其转至 onnx 模型再转换为 rknn 模型。模型转换操作流程入下图所示：

4.1 模型转换Demo下载

下载百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1THR_wnkHZXjDqIQ1R8mStg?pwd=1234 提取码：1234。把 yolov8_model_convert.tar.bz2和quant_dataset.zip解压到虚拟机，如下图所示:

4.2 进入模型转换工具docker环境

执行以下指令把工作区域映射进docker镜像，其中/home/developer/rknn-toolkit2/model_convert为工作区域，/test为映射到docker镜像，/dev/bus/usb:/dev/bus/usb为映射usb到docker镜像：

docker run -t -i --privileged -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/developer/rknn-toolkit2/model_convert:/test rknn-toolkit2:2.3.2-cp38 /bin/bash

执行成功如下图所示:

4.3 模型转换操作说明

4.3.1 模型转换Demo目录结构

模型转换测试Demo由yolov8_model_convert和quant_dataset组成。Yolov8_model_convert存放软件脚本，quant_dataset存放量化模型所需的数据。如下图所示:

Yolov8_model_convert文件夹存放以下内容，如下图所示：

4.3.2 生成量化图片列表

在docker环境切换到模型转换工作目录:

cd /test/yolov8_model_convert

如下图所示:

执行gen_list.py生成量化图片列表:

python gen_list.py

命令行现象如下图所示:

生成“量化图片列表”如下文件夹所示:

4.3.3 onnx模型转换为rknn模型

rknn_convert.py脚本默认进行int8量化操作，脚本代码清单如下所示：

import sys from rknn.api import RKNN ONNX_MODEL = 'yolov8m.onnx' DATASET = './pic_path.txt' RKNN_MODEL = './yolov8m_rv1126b.rknn' QUANTIZE_ON = True if __name__ == '__main__': # Create RKNN object rknn = RKNN(verbose=False) # Pre-process config print('--> Config model') rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[ [255, 255, 255]], target_platform='rv1126b') print('done') # Load model print('--> Loading model') ret = rknn.load_onnx(model=ONNX_MODEL) if ret != 0: print('Load model failed!') exit(ret) print('done') # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=QUANTIZE_ON, dataset=DATASET) if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret) print('done') # Export rknn model print('--> Export rknn model') ret = rknn.export_rknn(RKNN_MODEL) if ret != 0: print('Export rknn model failed!') exit(ret) print('done') # Release rknn.release()

把onnx模型yolov8m.onnx放到yolov8_model_convert目录(后续用户使用自己的模型的时候，替换掉对应的onnx即可)，并执行rknn_convert.py脚本进行模型转换：

python rknn_convert.py

生成模型如下图所示，此模型可以在rknn环境和EASY EAI Nano-TB环境运行：