自定义模型

[ccjjww1222]

我自定义模型：
1.通过https://github.com/EASY-EAI/yolov5 自定义了一个自己的模型，然后运行python3 detect.py --rknn_mode -- source 20 ，调用摄像头没有问题。
2.导出模型：python3 models/export.py --rknn_mode 最后导出的onnx,不是rknn.
3.通过https://github.com/rockchip-linux/rknn-toolkit2/blob/master/examples/onnx/yolov5/test.py(改了下pt文件路径)生成了rknn。
4.我通过rknnlite.api使用新得模型来做推理，最后显示推理结束，我也不知是成功还是失败。最后我参考https://github.com/soloist-v/yolov5_for_rknn/blob/master/rknn_detect_yolov5.py 方法标注矩形框，报错了，失败了。但是用你们提供的yolov5模型没有问题

请问我的自定义模型使用的方法正确不？其次，rknn模型的量化标准是啥,INT8 还是FP16? 你们提供量化的脚本不 ？

[zhengbicheng]

@ccjjww1222 我在获取推理结果坐标那个问题底下不是回复您如何排查问题了吗？您流程走一遍了吗

[zhengbicheng]

@ccjjww1222 您先要学会怎么用onnxruntime跑通模型，然后再学习Rknn。您自己从头到尾把后处理写一遍，就知道问题出在哪里了。只跑代码，不学原理，不是长久之计。:-)

[ccjjww1222]

@zhengbicheng 感谢您的建议
首先我以前不是做硬件的，其次我要快速的选型，找到我们需求的硬件，然后才回去仔细研究。目前你们对外开发的资料太少了。 我只能快速的搭建起来看效果，不行的话就下一个。
目前测下来的结果，还可以。期望你们开源更多的资料和数据，尤其是数据，不同环境下的数据。 不仅仅是TO B,还要TO C

[大法师]

@ccjjww1222 谢谢提供的宝贵意见！我们一起努力！

[zhengbicheng]

@ccjjww1222 感谢您的支持。百度的fastdeploy仓库我已经初步适配完毕了，目前计划11.11在bilibili将有个直播，有Picodet（Detection）和PPHumanSeg的部署过程，有时间可以来看看。