yolov8在3588板子端c++推理报错

Question

我用瑞芯微github提供的yolov8n.onnx转rknn是没问题的，在板子上编译也没问题，但是一推理就报bug

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从提供的信息来看，你在尝试将Yolov8模型部署到瑞芯微RK3588平台上，并且已经成功地通过rknn-toolkit将ONNX模型转换为RKNN模型文件。但是在板子上进行推理时遇到了几个关键问题，具体包括无效的RKNN模型版本和内存错误（free(): invalid pointer）。下面我会根据这些错误提供可能的解决步骤。

无效的RKNN模型版本错误

错误信息中的关键部分是：

RKNN:[20:09:48.509] Inval id RKNN model vers ion 6
RKNN:[20:09:48.509] rknn_init,load model failed!

这表明RKNN运行时库尝试加载的模型版本与当前库支持的版本不匹配。通常，这意味着你的RKNN工具包版本可能较旧，不支持你所生成的RKNN模型格式。为了解决这个问题，你需要确保使用的rknn-toolkit版本与你的开发板上的RKNN运行时库兼容。

解决方案：

1. 升级rknn-toolkit：检查瑞芯微官方是否有新版本的rknn-toolkit发布，如果有的话，升级至最新版本。可以通过Git仓库检查更新并拉取最新的代码。

   cd <your_rknn_toolkit_directory>
   git pull origin master
   

2. 确认运行时库版本：确保你的开发板上的RKNN运行时库是最新的。如果不确定，可以联系瑞芯微获取最新库或者查阅官方文档指导如何更新。

3. 重新转换模型：在完成上述升级后，使用最新的rknn-toolkit重新转换你的ONNX模型到RKNN模型。

内存错误（free(): invalid pointer）

这个错误通常意味着在程序中存在内存管理不当的问题，可能是由于某些指针被释放了两次、释放了未分配的内存或是其他内存操作错误。

排查建议：

1. 检查模型加载和初始化代码：确保在你的C++代码中，模型加载和初始化的部分没有内存泄露或错误的指针操作。特别注意对rknn_context的创建、使用和销毁过程是否正确。

2. 使用Valgrind或类似工具：如果你有办法在目标设备上运行调试工具，使用Valgrind等内存检测工具可以帮助定位内存错误的具体位置。

3. 代码审查：仔细检查涉及内存分配和释放的代码段，确保每个new都有对应的delete，每个malloc都有对应的free，且操作的指针都是有效的。

示例代码审查（模型加载部分）:

确保你的模型加载代码类似于以下结构（假设使用的是rknn-toolkit的API）：

#include "rknn_api.h"

int main() {
    // 初始化rknn上下文
    rknn_context ctx;
    int ret = rknn_init(&ctx, "model/yolov8.rknn", 0, 0, NULL);
    if (ret < 0) {
        printf("rknn_init fail! ret=%d\n", ret);
        return -1;
    }

    // 使用模型执行推理...
    
    // 推理完成后，清理资源
    rknn_destroy(ctx);

    return 0;
}

确保在程序退出前调用了rknn_destroy()来正确释放资源。

总之，首先解决模型版本不匹配的问题，然后仔细检查和调试内存错误。希望这些建议能帮助你解决问题。