RK3588平台上YOLOv8模型转换与CentOS 7.8 Docker镜像拉取超时问题解决指南

RK3588平台上YOLOv8模型转换与CentOS 7.8 Docker镜像拉取超时问题解决指南

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一、RK3588平台上YOLOv8模型从PT转换为RKNN

背景介绍

YOLOv8的原生模型包含了后处理步骤，其中一些形状超出了RK3588的矩阵计算限制，因此需要对输出层进行一些裁剪。本文将详细介绍如何在RK3588平台上将YOLOv8模型从PyTorch格式（.pt）转换为Rockchip的RKNN格式，以便在RK3588设备上高效运行。

步骤一：从PT转换为ONNX

1. 克隆Ultralytics YOLOv8仓库并拉取Docker镜像

   首先，你需要克隆Ultralytics的YOLOv8仓库，并拉取一个专门用于PT到ONNX转换的Docker镜像。

   docker pull kaylor/rk3588_pt2onnx
   git clone https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8.git