ModelScope的应用检测模型如何转成onnx格式或者rknn格式

要将ModelScope的应用检测模型转换为ONNX格式或RKNN格式，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了所需的工具和库。对于ONNX转换，您需要安装ONNX Runtime和ONNX Converter。对于RKNN转换，您需要安装RKNN Toolkit。

2. 使用适当的工具将模型从PT文件转换为ONNX格式。以下是使用ONNX Runtime进行转换的示例代码：

import torch
import onnxruntime as ort
from onnxruntime.tools.converter import convert_model

# 加载模型
model = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()

# 定义输入张量的形状和数据类型
input_shape = (1, 3, 224, 224)  # 根据模型要求调整输入形状
dummy_input = torch.randn(input_shape)

# 创建ONNX模型
onnx_model = convert_model(model, input_shape=input_shape)

# 保存ONNX模型
torch.onnx.export(onnx_model, dummy_input, 'path/to/save/model.onnx')

1. 使用适当的工具将ONNX模型转换为RKNN格式。以下是使用RKNN Toolkit进行转换的示例代码：

rknntool --rknn=path/to/your/rknn.cfg --platform=RK3399Pro --toolchain=GCC5.4.0 --kernel_name=your_kernel_name --input_num=1 --output_num=1 --input_h=224 --input_w=224 --input_ch=3 --output_ch=80 --config=path/to/your/config.txt --model=path/to/save/model.onnx --pre_compiled=path/to/your/precompiled.bin --soc_version=V200R001C01SPC000 --batch_size=1 --log=info

请注意，上述代码中的路径、输入形状、输出通道数等参数需要根据您的具体模型进行调整。此外，您还需要根据RKNN Toolkit的要求生成相应的配置文件（config.txt）。

要将damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo_safety-helmet模型从PyTorch格式（.pt文件）转换为ONNX或RKNN格式，您可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保您已经安装了所需的库。对于ONNX，您需要安装onnx和onnx-simplifier库。对于RKNN，您需要安装rknn库。可以使用以下命令安装这些库：

pip install onnx onnx-simplifier rknn

1. 然后，使用以下代码将PyTorch模型转换为ONNX格式：

import torch
import onnx
from onnx_simplifier import simplify

# 加载预训练的PyTorch模型
model = torch.load('path/to/your/model.pt')
model.eval()

# 定义输入张量的大小
input_shape = (1, 3, 224, 224)

# 创建一个虚拟输入张量
dummy_input = torch.randn(input_shape)

# 将模型导出为ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'model.onnx', export_params=True, opset_version=11)

# 简化ONNX模型
onnx_model = onnx.load('model.onnx')
simplified_onnx_model = simplify(onnx_model)
onnx.save(simplified_onnx_model, 'simplified_model.onnx')

1. 最后，使用以下代码将ONNX模型转换为RKNN格式：

import rknn

# 加载ONNX模型
rknn_model = rknn.load_onnx(model='simplified_model.onnx')

# 配置RKNN模型
rknn_model.config(channel_mean_value='0 0 0 255', reorder_channel='0 1 2')

# 构建RKNN模型
rknn_model.build()

# 导出RKNN模型
rknn_model.export_rknn('model.rknn')

现在，您应该得到了一个名为model.rknn的RKNN模型文件。