在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的,因此opencv的dnn模块做目标检测时,读取的是.cfg和.weight文件,那时候编写程序很顺畅,没有遇到bug。但是yolov5的官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)是基于pytorch框架实现的,但是opencv的dnn模块不支持读取pytorch的训练模型文件的。...
因此,我就想编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,用opencv的dnn模块做深度学习目标检测,在win10和ubuntu,在cpu和gpu上都能运行,可见dnn模块的通用性更好,很接地气。 生成yolov5s_param.pth 的步骤,首先下载https://github.com/ultralytics/yolov5 的源码到本地,在yolov5-master主目录(注意不是我...
但是YOLOv5的官方代码(https://github.com/ultralytics/yolov5)是基于Pytorch框架实现的,而OpenCV的DNN模块不支持读取Pytorch的训练模型文件。如果想要把Pytorch的训练模型.pth文件加载到OpenCV的DNN模块里,需要先把Pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件,然后才能载入到Opencv的DNN模块里。 因此,用O...
最终输出层名称:output,格式: NHW=1x25200x85 YOLOv5推理速度比较 基于同一段视频文件,Python/C++代码测试结果比较如下: 说明:OpenCV DNN与OpenVINO是基于CPU测试的,ONNXRUNTIME是基于GPU版本测试的,ONNXRUNTIME的CPU版本我没有测试过。 贴几张运行时候的截图: 代码实现与说明 ONNX代码实现部分主要是参考了YOLOv5...
因此,用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,包含两个步骤:(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件。(2).opencv的dnn模块读取.onnx文件做前向计算。 (1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件 在做这一步时,我得吐槽一下官方代码:https://github.com/ultralytics/yolov5,这套程序里的...
void load_net(cv::dnn::Net &net, bool is_cuda) { auto result = cv::dnn::readNet("./config_files/yolov5n.onnx"); if (is_cuda) { std::cout << "Attempty to use CUDA\n"; result.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA); ...
我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN(Python、C++)部署、OpenVINO(Python、C++)部署、ONNXRUNTIME-GPU(Python、C++)部署,然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息: GPU1050TiCPUi7八代OS:Win1064位OpenVINO2021.4ONNXRUNTIME:1.4OpenCV4.5.4Python3.6.5YOLO...
8月29日,我在github发布了一套使用OpenCV部署全景驾驶感知网络YOLOP,可同时处理交通目标检测、可驾驶区域分割、车道线检测,三项视觉感知任务,依然是包含C++和Python两种版本的程序实现。地址是: https://github.com/hpc203/YOLOP-opencv-dnn 9月18日,我在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLO...
因此,用OpenCV的DNN模块做YOLOv5目标检测的程序,包含两个步骤: 1. 把Pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件。 2. OpenCV的DNN模块读取.onnx文件做前向计算。 1. 把Pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件 在做这一步时,我得吐槽一下官方代码: ...
手把手教你使用c++部署yolov5模型,opencv推理onnx模型 UP主的opencv配置文件,果然是前面多踏雷,后面少走弯路。