对于rknn 模型部署，本人使用*.pt -> *.onnx -> *.rknn的方式。
一、首先是pt文件到onnx文件的转换。
onnx文件导出时，需要修改models/yolo.py文件中的后处理部分。
注意：在训练时不要修改yolo.py的这段代码，训练完成后使用export.py进行模型导出转换时一定要进行修改，不然会导致后面的rknn模型转换失败！
修改后将best.pt移动至export.py同一文件夹下，在命令行调用以下命令：
python export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 --include onnx
我们便可以得到成功转换的模型best.onnx。
二、模型网络结构查看
使用Netron工具可查看训练出的yolov5模型结构
