建议自己编译images固件，我使用官方给的固件在部署中出现了一些问题，请参考: 编译Milkv-duo固件-CSDN博客
下载YOLOv8
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git下载yolo_export.zip
下载链接：链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：184a
在Windows下搭建配置yolov8虚拟环境
将yolo_export/yolov8_export.py 代码复制到 yolov8 仓库下，下载YOLOv8的权重文件： https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt
然后使用以下命令导出分支版本的 onnx 模型：
python yolov8_export.py --weights ./weights/yolov8n.pt运行上述代码之后，可以在./weights/目录下得到 yolov8n.onnx 文件。
在Windows上搭建Docker环境
请参考：在Milk-V Duo上部署MobileNetV2_mobilenetv2 部署-CSDN博客
docker run -it 镜像名字 /bin/bash //创建并拉取镜像若已有Docker环境，则使用docker ps 列出所有镜像，并使用以下命令进入Docker环境（一定要先运行Docker客户端）
docker pull sophgo/tpuc_dev:v3.1 //拉取镜像在Docker环境中创建名为workpace的文件夹，在该文件夹下面创建yolov8n文件夹，将yolov8n.onnx通过以下命令将其传送到Docker的yolov8n文件夹下
复制文件到容器：使用docker cp <path>/文件 容器id:/目标路径将文件从主机复制到容器。
复制文件从容器：使用docker cp 容器id:/容器内路径 <path>/文件将文件从容器复制到主机。
例如：
docker cp funny_noyce:/workspace/cvitek_tdl_sdk.tar C:\Users\xuankui\Desktop\
docker cp funny_noyce:/workspace/tpu-mlir C:\Users\xuankui\Desktop\下载 tpu-mlir 工具包
下载链接：链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：5fht（git clone GitHub - milkv-duo/tpu-mlir: TPU-MLIR model conversion tool），将其发送到/workspace，并设置环境变量:
source tpu-mlir/envsetup.sh下载数据集
cp -rf $TPUC_ROOT/regression/dataset/COCO2017 .
cp -rf $TPUC_ROOT/regression/image .模型转换
转换模型需要在指定的 docker 执行，主要的步骤可以分为两步：
- 第一步是通过 model_transform.py 将原始模型转换为 mlir 文件
- 第二步是通过 model_deploy.py 将 mlir 文件转换成 cvimodel
如果需要转换为 INT8 模型，还需要在第二步之前调用 run_calibration.py 生成校准表，然后传给 model_deploy.py
ONNX 转 MLIR
model_transform.py \
--model_name yolov8n \
--model_def yolov8n.onnx \
--input_shapes [[1,3,640,640]] \
--mean 0.0,0.0,0.0 \
--scale 0.0039216,0.0039216,0.0039216 \
--keep_aspect_ratio \
--pixel_format rgb \
--test_input ./dog.jpg \
--test_result yolov8n_top_outputs.npz \
--mlir yolov8n.mlirMLIR 转 INT8 模型
转 INT8 模型前需要跑 calibration，得到校准表；输入数据的数量根据情况准备 100~1000 张左右。然后用校准表，生成 cvimodel。生成校对表的图片尽可能和训练数据分布相似。这个数据集从COCO2017提取100来做校准，用其他图片也是可以的。
run_calibration.py yolov8n.mlir \
--dataset COCO2017 \
--input_num 100 \
-o yolov8n_cali_table运行完成之后会生成名为 yolov8n_cali_table 的文件，该文件用于后续编译 cvimode 模型的输入文件。然后生成 int8 对称量化 cvimodel 模型，执行如下命令：
model_deploy.py \
--mlir yolov8n.mlir \
--quant_input \
--quant_output \
--quantize INT8 \
--calibration_table yolov8n_cali_table \
--chip cv180x \
--model yolov8n_cv180x_int8_sym.cvimodel \
--test_input yolov8n_in_f32.npz \
--test_reference yolov8n_top_outputs.npz \
--tolerance 0.85,0.45
其中–quant_output 参数表示将输出层也量化为 int8，不添加该参数则保留输出层为float32。从后续测试结果来说，将输出层量化为 int8，可以减少部分 ion，并提高推理速度，并且模型检测精度基本没有下降，推荐添加–quant_output 参数。在上述步骤运行成功之后，我们就获得了我们量化好的yolov8n_cv180x_int8_sym.cvimodel模型。
TDL-SDK编译与验证
首先使用以下命令获取交叉编译工具
wget https://sophon-file.sophon.cn/sophon-prod-s3/drive/23/03/07/16/host-tools.tar.gz
tar xvf host-tools.tar.gz
cd host-tools
export PATH=$PATH:$(pwd)/gcc/riscv64-linux-musl-x86_64/bin下载cvitek_tdl_sdk并将其发送到/workspace下，下载链接：链接：链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：ltro，进入到cvitek_tdl_sdk下的sample目录下。
chmod 777 compile_sample.sh
./compile_sample.sh模型推理验证
通过nfs或者ssh的方式将cvitek_tdl_sdk（可以压缩一下，可能在传输过程中会有文件丢失）、yolov8n_cv180x_int8_sym.cvimodel以及一张测试图像传输到开发板的/mnt目录下。
首先，我们需要配置我们开发板的环境变量,此命令在milkv-duo重启后需要再次执行
export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/cvitek_tdl_sdk/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/opencv/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/tpu/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/ive/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/middleware/v2/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/lib:\
/mnt/cvitek_tdl_sdk/sample/3rd/middleware/v2/lib/3rd:cd /mnt/cvitek_tdl_sdk/bin输入以下命令，看到如下推理结果，就说明模型部署成功。
./sample_yolov8 /mnt/yolov8n_cv180x_int8_sym.cvimodel /mnt/dog.jpg 
