reallijie
commented
6 months ago 经过QQ群里的专家指导，问题已经解决，在导出onnx时，没有指定--img 参数。整体流程就是这样子的：
1、下载 https://github.com/airockchip/yolov5 里的代码
2、装好依赖之后用 python train.py --cfg models/yolov5s.yaml --data data/dataset.yaml --workers 0 --batch-size 32 --weights ./yolov5s.pt --img 1280训练模型
3、转成onnx模型时，如果图像尺寸不是默认的640，就需要指定 --img参数： python export.py --weights runs/train/exp9/weights/best.pt --include onnx --rknpu rk3588 --img 1280
后续转换成rknn，执行目标检测，参考文档即可。
我想用YOLOv5 训练图像尺寸为1280的模型来识别较小物体：
python train.py --cfg models/yolov5s.yaml --data data/dataset.yaml --workers 0 --batch-size 32 --weights ./yolov5s.pt --img 1280导出onnx成功、从onnx转换rknn成功。但是在执行example里的程序时，rknn_model_zoo/py_utils/rknn_executor.py里的
result = self.rknn.inference(inputs=inputs)这句代码输出了一个告警W RKNNAPI: warning: inputs[0] expected input len is 1228800, but actual len is 4915200!rknn能支持图像尺寸1280的yolo模型吗？能给个例子吗？