yolov12_onnx_rknn

yolov12 部署版本，将DFL放在后处理中，便于移植不同平台,后处理为C++部署而写，python 测试后处理时耗意义不大。

导出onnx的流程说明【yolov12 部署瑞芯微rk3588、RKNN部署工程难度小、模型推理速度快】

文件夹结构说明

yolov12_onnx：onnx模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本

yolov12_rknn：rknn模型、测试（量化）图像、测试结果、onnx2rknn转换测试脚本(使用的版本rknn_toolkit2-2.2.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl)

测试结果

pytorch结果

onnx 结果

rk3588 部署结果

rk3588 C++部署代码参考链接

时耗

这个时耗非常高，查看转rknn时的日志，很多操作切换到cpu上进行计算。