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本课程属于：120-RK3588与RKNN边缘AI部署 AI智能与边缘计算工程 · 共 11 门相关课程，组合学习更完整。
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2. RKNN模型转换：ONNX到RKNN的工具链实践

共计 30 章节
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01
课程导入
了解RKNN工具链的定位 · 学习目标 · 适用场景以及ONNX到RKNN转换的…
课程导入RKNN
02
环境准备
安装RKNN-Toolkit2 · 配置Python环境 · 依赖库以及验证安装是否成功
环境准备RKNN-Toolkit…
03
ONNX模型基础
理解ONNX格式 · 计算图 · 节点与张量
ONNX模型基础
04
RKNN-Toolkit2核心API
掌握rknn.RKNN类的初始化 · 配置 · 加载ONNX模型等基本方法
RKNN-Toolkit…API
05
模型转换第一步
使用config接口配置目标平台 · 量化策略 · 预处理参数等关键选项
模型转换第一步config
06
模型转换第二步
调用load_onnx加载模型 · 并处理输入输出的名称与形状
模型转换第二步load
07
模型转换第三步
执行build生成RKNN模型 · 理解build过程中的日志与错误信息
模型转换第三步build
08
模型转换第四步
使用export_rknn导出最终模… · 并检查文件完整性
模型转换第四步export
09
量化基础
了解量化原理 · 动态量化与静态量化的区别 · 以及RKNN支持的量化类型
量化基础了解量化原理
10
量化实践
使用数据集进行校准 · 设置量化配置 · 处理量化精度损失问题
量化实践使用数据集进行校…
11
预处理与后处理
在转换时嵌入图像归一化 · 通道变换等预处理 · 以及输出后处理逻辑
预处理后处理
12
RKNN模型结构解析
查看生成的RKNN模型结构 · 理解算子映射与内存布局
RKNN模型结构解析
13
推理验证
使用RKNN-Toolkit2的in… · 验证输出正确性
推理验证RKNN-Toolkit…
14
精度评估
对比ONNX与RKNN模型的输出差异 · 使用余弦相似度或均方误差等指标
精度评估ONNX
15
性能分析
使用RKNN-Toolkit2的性能… · 获取每层耗时与整体延迟
性能分析RKNN-Toolkit…
16
常见转换错误
处理不支持的算子 · 版本不匹配 · 输入维度错误等典型问题
常见转换错误处理不支持的算子
17
算子兼容性
了解RKNN支持的算子列表 · 以及如何替换或分解不支持的算子
算子兼容性RKNN
18
自定义算子
介绍自定义算子的开发流程 · 以及如何在转换时注册和调用
自定义算子介绍自定义算子的…
19
多输入多输出模型
处理具有多个输入或多个输出的ONNX…
多输入多输出模型ONNX
20
动态形状处理
应对动态batch或动态分辨率 · 使用固定形状或动态形状配置
动态形状处理batch
21
模型优化技巧
通过算子融合 · 权重剪枝 · 量化感知训练等提升转换后模型性能
模型优化技巧通过算子融合
22
RKNN模型部署
将生成的RKNN模型部署到瑞芯微NP… · 使用RKNN Runtime API…
RKNN模型部署
23
案例实战一
将YOLOv5的ONNX模型转换为R… · 并完成目标检测推理
案例实战一YOLOv5
24
案例实战二
将ResNet50的ONNX模型转换… · 并实现图像分类应用
案例实战二ResNet50
25
案例实战三
将MobileNetV3的ONNX模… · 并优化其推理速度
案例实战三MobileNetV3
26
案例实战四
将Transformer类模型（如B… · 并处理其特殊算子
案例实战四Transformer
27
调试与日志
利用RKNN-Toolkit2的日志…
调试日志
28
版本兼容与升级
处理RKNN-Toolkit2版本更…
版本兼容升级
29
综合项目
从ONNX模型到RKNN部署的完整流… · 包括转换 · 量化
综合项目ONNX
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 探讨RKNN工具链的进阶方向与学习资…
课程总结进阶