【模型权重】: 使用yolov5的官方权重yolv5s.pt,基于自己的数据和类比训练的模型 【开发内容】:使用yolov5做一个电焊作业监管设备,部署在Atlas 200I DK A2 开发版推理 【问题描述】:使用yolov5的export.py脚本将其转为onnx格式,然后上传到开发板使用atc命令转换om格式报错,模型权重pt,onnx格式见附件。 export.py...
本人想在atlas 200IDK A2开发板上部署yolov5+resnet模型,按照官网样例部署后,每帧图片在推理时都需要初始化两个模型,太过耗时。 想求助有没有办法,可以只在开始阶段初始化两个模型,然后传入视频流,进行目标检测+分类任务呢?热心市民 帖子 0 回复 390 您好 案例链接麻烦发一下哦 1楼回复于2024-03-18 09:49...
from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolov8s.yaml") # build a new model from scratch model = YOLO("yolov8s.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Use the model results = model(r"F:\zhy\Git\McQuic\bus.jpg") # predict on an image path...
打开链接https://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/pool/universe/v/v4l-utils/v4l-utils_1.22.1-2build1_arm64.deb下载安装包: 下载完毕后,使用MobaXterm将安装文件传到200I DK A2的后台: 登录终端后,切换到传送的目录下,执行安装: cd /root apt install ./v4l-utils_1.22.1-2build1_arm64.deb 安装完...
Atlas 200I DK A2开发套件,三方依赖安装正常,但是编译sampleYOLOV7MultiInput出错,最后提示[ERROR] build failed, Please check your environment! 希望可以帮忙分析是哪里出了问题 二、软件版本: -- CANN 版本 (base) root@davinci-mini:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/arm64-linux# cat /usr/local...
例如，在目标检测场景中，YOLO V 模型可以快速准确地检测出目标物体；在图像分类场景中，Mobilenet V3 模型可以高效地对图像进行分类。（三）工具全流程覆盖 Atlas 200I DK A2 实现了工具全流程覆盖，涵盖一键制卡工具实现极简开发，模型适配工具降低开发难度，配套 MindStudio 全流程开发工具链。一键制卡工具使得开发者...
通过此工具,可以降低开发者在模型开发过程中对AI专业知识、深度学习框架的学习成本,极大降低开发的难度、复杂度,简而言之,可以免编程快速构建一个典型的推理应用并部署到Atlas 2001 DK A2上,实现复杂功能开发。 预置模型 工具预置了4个典型模型,分别用于目标检测场景(YOLOV5模型)、图像分类场贝(Mobilenet V3模型)、...
之后将包含上述文件的文件夹拷贝到Atlas 200 DK上,在存放目录下执行命令 1 scp -r YOLOv3_COCO HwHiAiUser@192.168.1.2:/home/HwHiAiUser 注意,我是在YOLOv3_COCO文件下目录下使用的命令,所以直接用文件夹名字就行,否则需要指定路径,使用的是USB连接开发板,如果用网线连接,IP可能不同,更多拷贝文件的方法,请参...
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在atlas 200I dk a2 上部署strongsort跟踪算法，将osnet的pt模型转换为om后，部署时加载模型报错ACL：...