ultralytics最近官方支持了rknn模型的导入，整体流程比用rknntool简单了不少，当然也有坑，记录下。我用的是yolov11，不确定对于v8等是否能用，大家可以评论区反馈我。 PS：如果你需要瑞莎radxa、香橙派orange pi的 屏幕、外壳、散热器，可以来我的咸鱼(coder4)看看，欢迎扫码关注 1 PC上模型转换 环境 python -m venv ./ultralytics-env source ./ultralytics-env/bin/activate 依赖 sudo pip install ultralytics sudo pip install rknn-toolkit2 onnxslim 需要预下载个模型 模型转换，我手头的是3566的，也支持3588 yolo export model=./yolo11s.pt format=rknn name=rk3566 ls yolo11s_rknn_model metadata.yaml yolo11s-rk3566.rknn 这里目前都是固定尺寸的，不支持dynamic，但是可以设置imgsize yolo export model=./yolo11s.pt format=rknn name=rk3566 imgsz=320 复制到有npu的开发板上 scp -r yolo11s_rknn_model board_ip:~/ 2 rknn上预测 开启npu，不同开发板的步骤不一样，我这个是瑞莎(radxa)的rock 3c，方法如下： PS：如果你需要瑞莎radxa、香橙派orange pi的 屏幕、外壳、散热器，可以来我的咸鱼(coder4)看看，欢迎扫码关注 # on […]