【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（3）RKNN模型转换示例

2023-05-16

文章目录

一、概述
二、模型转换流程
三、模型转换参考示例
四、执行模型转换

一、概述

RKNN-Toolkit 支持 Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、Darknet、Pytorch、MXNet 和 Keras 模型转成 RKNN 模型，支持 RKNN 模型导入导出，后续能够在 Rockchip NPU 平台上加载使用。
从1.2.0版本开始支持多输入模型。
从1.3.0版本开始支持Pytorch和MXNet。
从 1.6.0 版本开始支持 Keras 框架模型，并支持 TensorFlow 2.0 导出的 H5 模型。

二、模型转换流程

在这里插入图片描述

三、模型转换参考示例

参考：

<sdk>/external/rknn-toolkit/examples/rknn_convert
- tensorflow模型参考tensorflow/mobilenet-ssd
- caffe模型参考caffe/mobilenet_v2
- onnx模型参考onnx/mobilenet_v2
- tflite模型参考tflite/mobilenet_v1<

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