fromultralyticsimportYOLO# Initialize a YOLO-World modelmodel = YOLO('yolov8s-worldv2.pt')# Define custom classesmodel.set_classes(["person","bus"])# Export the modelmodel.export(format='onnx') 模型导出后结构如下图所示: 与其他模型不同的时,YOLO-World模型在推理时需要指定目标对象名称,因此...
https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API-Samples/tree/master/model_samples/yolov8/yolov8_obb_opencvsharp 04 YOLOv8 OBB 项目配置 (Emgu.CV) 相信有不少开发者在 C# 中进行图像处理时,使用的是 Emgu.CV 工具,因此,在此处我们同时提供了使用 Emgu.CV 作为图像处理工具的 YOLOv8 OBB 模型部署代码。
计算短边需要填充的灰边数,将短边的两边各自填充一半的灰行 参考YOLOv5的Letterbox算法实现方式,本文的Letterbox函数实现如下所示: cv::Mat letterbox(cv::Mat& img, std::vector<int> new_shape = {640, 640}){ // Get current image shape [height, width] // Refer to https://github.com/ultralytic...
5.1 编译运行 Yolov8-det 模型 编译运行命令为: dotnet run det /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/model/yolov8/yolov8s.xml /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/image/demo_2.jpg GPU.0 /home/ygj/Program/OpenVINO-CSharp-API/dataset/lable/COCO_lable.txt 模型推理输出结果为: 图10 Y...
我们先整体来看下 YOLOv7的输入输出结构,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map,并输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和是否存在物体的置信度,3 是指的 an...
下载并转换YOLOv5-seg预训练模型的详细步骤,本文所使用的OpenVINO是2022.3 LTS版。 首先,运行命令获得 yolov5s-seg ONNX 格式模型:yolov5s-seg.onnx: python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include onnx 1. 然后运行命令获得yolov5s-seg IR格式模型:yolov5s-seg.xml和yolov5s-seg.bin,如下图...
最后我已经把C++代码 封装成一个单独的类,直接通过客户端,三行代码实现YOLO11对象检测模型部署推理。调用的代码如下: #include#include#include std::stringlabel_map ="D:/python/my_yolov8_train_demo/classes.txt";intmain(intargc,char** argv){std::vector<std::string> classNames;std::ifstreamfp(label...
我们先整体来看下 YOLOv7的输入输出结构,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map,并输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和是否存在物体的置信度,3 是指的 an...
我们先整体来看下 YOLOv7的输入输出结构,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map,并输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和是否存在物体的置信度,3 是指的 an...
auto compiled_model = core.compile_model("/home/zzkj/models/yolov10s.onnx"); // --- Step 3. Create an Inference Request --- ov::InferRequest infer_request = compiled_model.create_infer_request(); // --- Step 4.Read a picture file and do the preprocess --- Mat img = cv::imr...