ultralytics最近官方支持了rknn模型的导入，整体流程比用rknntool简单了不少，当然也有坑，记录下。我用的是yolov11，不确定对于v8等是否能用，大家可以评论区反馈我。
PS：如果你需要瑞莎radxa、香橙派orange pi的 屏幕、外壳、散热器，可以来我的咸鱼(coder4)看看，欢迎扫码关注
1 PC上模型转换
环境
python -m venv ./ultralytics-env
source ./ultralytics-env/bin/[......]
1. 环境配置
1.1 训练环境和onnx（电脑端执行）
#使用conda创建一个python环境
conda create -n torch python=3.9
#激活环境
conda activate torch
#安装yolov8
pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
#onnx安装
pip i[......]
我的需求是只保留人（和没有人的副样本），抽样，其他忽略
import json
import os
import shutil
import random
def coco_to_yolo_bbox(image_width, image_height, bbox):
"""
Convert bbox from COCO format to YOLO format.
COCO format: [top_left_x, top_left_y, width,[......]
WIDER FACE是一个人脸数据集合，其中包含了人脸的标注，可以用它来转化为yolo的标注格式，做训练，极大节约成本
转化代码：
import os
def convert_wider_to_yolo(annotation_file, image_folder, output_folder):
if not os.path.exists(output_folder):
os.makedirs(output_folder)
with ope[......]