RKNN框架与YOLOv11模型概述

RKNN是瑞芯微（Rockchip）推出的神经网络推理框架，专为旗下NPU硬件优化，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架的模型转换。YOLOv11是YOLO系列的最新演进版本，在检测精度与速度平衡上进一步优化，适合嵌入式部署。两者结合能高效实现边缘端目标检测任务。

模型转换与优化

将YOLOv11模型转换为RKNN格式需使用RKNN Toolkit。转换前需确保模型结构兼容，避免使用NPU不支持的算子（如动态reshape）。量化参数（如uint8/int8）需根据硬件特性调整，平衡精度与速度。

from rknn.api import RKNN  
rknn = RKNN()  
rknn.config(mean_values=[[0, 0, 0]], std_values=[[255, 255, 255]])  
rknn.load_pytorch(model='yolov11.pt', input_size_list=[[3, 640, 640]])  
rknn.build(do_quantization=True, dataset='calib_dataset.txt')  
rknn.export_rknn('yolov11.rknn')  

推理代码实现

RKNN推理需初始化NPU环境，加载模型后调用inference接口。输入数据需预处理为NHWC格式，输出后处理需适配YOLOv11的解码逻辑（如非极大抑制NMS）。

import cv2  
rknn.init_runtime(target='rk3588')  
img = cv2.resize(img, (640, 640))  
outputs = rknn.inference(inputs=[img])  
boxes, scores = yolov11_postprocess(outputs)  # 自定义后处理  

性能优化技巧

• 内存复用：启用rknn.config(enable_mem_opt=True)减少内存拷贝。
• 多线程：利用RKNN的异步推理接口inference_async提升吞吐量。
• 功耗控制：通过rknn.config(core_mask=0x02)指定NPU核心数以降低功耗。

典型问题与解决方案

• 精度下降：检查量化校准数据集是否覆盖所有场景，或尝试混合量化（部分层保留FP16）。
• 推理卡顿：使用rknn.query_perf_detail()分析耗时层，优化模型结构（如替换为深度可分离卷积）。

实际应用案例

在智能摄像头中部署YOLOv11-RKNN，输入1080P视频流，模型裁剪为320×320分辨率时，RK3588平台帧率达25FPS，功耗低于3W，满足实时巡检需求。

以上内容整合了RKNN官方文档、YOLOv11论文及边缘计算实践案例，提供从转换到部署的完整技术路径。