yolov5_for_rknn:PyTorch中的YOLOv5> ONNX> RKNN
原版仓库：
修改版 yolov5 使用方法
环境要求：python version >= 3.6
模型训练：python3 train.py
模型导出：python3 models/export.py --weights "xxx.pt"
转换rknn：python3 onnx_to_rknn.py
模型推理：python3 rknn_detect_yolov5.py
注意事项：如果训练尺寸不是640那么，anchors会自动聚类重新生成，生成的结果在训练时打印在控制台，或者通过动态查看torch模型类属性获取，如果anchors不对应那么结果就会出现问题。
建议：在训练时如果size不是640，那么可以先通过聚类得到anchors并将新的anchors写入到模型配置文件中，然后再训练，防止动态获取的anchors在rknn上预测不准的问题。训练参数别忘记加上 --noautoanchor
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评论信息
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ma_cainiao_ming :很好，直接放到开发板上就能跑起来2021-11-19 -
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