大家可以5行代码完成体验DAMO-YOLO(当然,你需要先安装modelscope)。 from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks object_detect = pipeline(Tasks.image_object_detection,model='damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo') img_path ='https://modelscope.oss-cn-beiji...
模型之外,DAMO-YOLO还提供高效的训练策略以及便捷易用的部署工具,以便快速解决工业落地中的实际问题。目前,该框架已在AI模型社区魔搭ModelScope上线,支持快速调用,0代码可以体验模型效果,1行代码实现模型推理,10行代码实现模型调优。 使用入口:https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_tinynas_object-detection_damo...
现在我们基于“hpcboka”贡献的onnxweight,我们一起来学习实践部署的能力。 使用ONNXRuntime部署DAMO-YOLO目标检测,包含C++和Python两个版本的程序。起初,我想使用opencv做部署的,但是opencv的dnn模块读取onnx文件出错, 无赖只能使用onnxruntime做部署了。 本套程序一共提供了27个onnx模型, onnx文件需要从百度云盘下载。
一、数据集相关代码解读 创建dataloader(damo/dataset/build.py) 在damo/apis/detector_trainer.py的158行,及174-203行中,DAMO-YOLO分别对train_dataloader和val_dataloader进行了创建,并进行了iters_per_epoch的计算,用于后续Iters-based的模型训练。 # dataloaderself.train_loader,self.val_loader,iters=self.get_d...
DAMO-YOLO已被继承在阿里达摩院推出的"魔搭"社区ModelScope[modelscope.cn],大家可以5行代码完成体验(当然,你需要先安装modelscope)。 代码语言:javascript 复制 from modelscope.pipelinesimportpipeline from modelscope.utils.constantimportTasks object_detect=pipeline(Tasks.image_object_detection,model='damo/cv_tin...