导出YOLO World 目标检测模型并保存到models/yolov8s-worldv2-ax.onnx ./export_ax.sh 原始模型 适合用于本项目直接调用 python onnxruntime 进行推理运行的 ONNX 模型 下载yolov8s-worldv2.pt 使用yoloworld/ModelExporter_original.py更新yoloworld/ModelExporter.py 导出YOLO World 目标检测模型并保存到models/yo...
PYTHONPATH=./ python3 deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_s_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_1280ft_lvis_minival.py ./yolo_world_v2_s.pth --model-only --device 'cpu' --custom-text '' --opset 11 --model-only --backend ncnn 这样,代码就能...
用 YOLO-World 模型在 ONNX 中执行开放词汇对象检测的脚本】'ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection - Python scripts performing Open Vocabulary Object Detection using the YOLO-World model in ONNX.' GitHub: github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection #开源# #...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型,但是OpenCV DNN无法加载。所以推荐使用OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个...
ONNX: return torch2onnx elif ir_type == IR.TORCHSCRIPT: return torch2torchscript else: raise KeyError(f'Unexpected IR type {ir_type}') # 主函数 def main(): # 解析命令行参数 args = parse_args() # 设置进程启动方法为'spawn' set_start_method('spawn', force=True) # 获取根日志记录...
yolov8 部署onnx python,1.图片识别2.支持视频识别3.视频演示4.准备YOLOv7格式数据集如果不懂yolo格式数据集是什么样子的,建议先学习一下该博客。大部分CVer都会推荐用labelImg进行数据的标注,我也不例外,推荐大家用labelImg进行数据标注。不过这里我不再详细介绍如何使
master assets configs data demo deploy easydeploy __init__.py export_onnx.py onnx_demo.py tflite_demo.py docs requirements third_party tools yolo_world .dockerignore .gitattributes .gitignore .gitmodules Dockerfile LICENSE README.md pyproject.toml...
root@zmj:/build/YOLO-World# python deploy/export_onnx.py configs/pretrain/yolo_world_x_dual_vlpan_l2norm_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.py pretrained_models/yolo_world_x_clip_base_dual_vlpan_2e-3adamw_32xb16_100e_o365_goldg_cc3mlite_train_pretrained-8cf6b...
为了更好地适应不同的应用场景,YOLO-World还提供了多种不同大小的模型版本,如yolov8s-world、yolov8m-world等,每种都有对应的预训练权重,适用于从边缘设备到高性能服务器的不同硬件平台。官方推荐使用yolov8-worldv2模型进行自定义训练,因为它支持确定性训练并且易于导出其他格式,如ONNX/TensorRT。
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,因此其输入包括一个目标对象名称的节点,但是目前ONNX模型不支持字符输入。因此在模型导出时,根据自己的模型需求,对需要进行识别的对象名称,进行定义;接着在导出模型时,会将定义的类别字符转换为权重,直接加载到模型中。 这样在模型推理时,就无需再进行...