最近发现ultralytics的仓库也集成了 YOLO World,同时在导出 ONNX 的操作上也有更好的开源项目进行了拓展ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection,因此我们又尝试动态开集方案的部署,并取得了一些实质性的进展,分享给大家。 你将获得 如何导出基于 Ultralytics repo 的 YOLO World v2 ONNX 模型和适用于 A...
到这,如何导出onnx模型就结束了,但是呢,因为我们的目的是为了移植到ncnn进行部署,那么放着好用的pnnx不用肯定是不合适的,所以,我们需要稍微在该脚本里面加入几行代码来导出torchscript模型。 # export torchscript save_torchscript_path = save_onnx_path.replace('onnx', 'torchscript') trace = torch.jit....
model.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...
module=['mmyolo.deploy'])# 定义后端配置,使用onnxruntime作为后端backend_config =dict(type='onnxruntime') .\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime-int8_dynamic.py # 设置基础路径为指定的配置文件路径_base_ = ('../../third_party/mmdeploy/configs/mmdet/detection/''detection_onnxrun...
导出ONNX模型 使用YOLO-World提供的脚本导出ONNX模型: bash python deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_s_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.py ./yolo_world_v2_s.pth --model-only --device 'cpu' --opset 11 --backend ncnn 部署到NPU(如...
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# #...
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...
.\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 设置基础路径为指定的配置文件路径 _base_ = ( '../../third_party/mmdeploy/configs/mmdet/detection/' 'detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py') # 定义代码库配置,包括模型类...
onnx_model = onnx.load(f) onnx.checker.check_model(onnx_model) onnxsim.simplify(onnx_model) onnx_file = os.path.join( here, "checkpoints/yolo_world_v2_xl_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.onnx", # noqa: E501, ) onnx.save(onnx_model, onnx...
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...