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使用rknn进行yolo11-pose部署

文章目录

  • 概要
  • 生成ONNX
  • 生成RKNN
  • 实测效果

概要

使用 RKNN 进行 YOLOv11 Pose 部署的必要性在于，RKNN 能将 YOLOv11 Pose 模型转化为适合 Rockchip 硬件平台（如 RV1109、RV1126）执行的格式，充分利用其 AI 加速功能，显著提高推理速度和效率。此外，RKNN 提供模型优化（如量化）功能，有助于减少计算资源消耗，提升实时处理能力，特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计任务，满足边缘计算和实时应用的需求。

生成ONNX

修改engine/model.py中的Model._new函数

    def _new(self, cfg: str, task=

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