TensorFlow Edge TPU: 的更优YOLOv5n(1.9M params)模型模型YOLOv5s(7.5M params),推出2.1 MB INT8大小,的超到轻薄的新解决方案。 OpenVINO支持:YLOv5 ONNX模型现在开启OpenCV DNN和ONNX运行。 导出基准:使用python utils/ Benchmark.py导出所有YOLOv5格式(mAP和速度)。目前在CPU上运行,未来的...
1. LabelImg:一个图形界面标注工具,支持VOC2012格式与tfrecord自动生成。 2. LabelIme:支持对象检测、图像语义分割数据标注,支持导出VOC与COCO格式数据实例分割。 3. RectLabel:支持导出YOLO、KITTI、COCOJSON与CSV格式,读写Pascal VOC格式的XML文件。 4. OpenCV/CVAT:高效的计算机视觉注释工具,支持图像分类,对象检测框...
TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params),导出到2.1 MB INT8大小,理想的超轻边缘解决方案。 OpenVINO支持:YOLOv5 ONNX...
YOLOv5现在正式支持11种不同的权重,不仅可以直接导出,还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub),以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。 比如,onnx文件的导出: onnx导出 1重大更新 TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -include saved_model pb TFLite ...