为了使用YOLOv5的export.py脚本导出ONNX模型,你可以按照以下步骤进行操作: 确认已训练好的YOLOv5模型: 确保你已经有一个训练好的YOLOv5模型文件(通常是.pt格式)。 安装并配置好所需的库和依赖: 确保你已经安装了YOLOv5所需的所有依赖库,特别是与ONNX相关的库。你可以通过以下命令安装YOLOv5的依赖: bash git
我部署了Samples/YOLOV5USBCamera/python这个例程(https://gitee.com/ascend/EdgeAndRobotics/tree/master/Samples/YOLOV5USBCamera/python),使用官方提供的onnx模型转换om文件后能够正常推理,但是我尝试使用自己转换的onnx转换om文件虽然没有报错,转换命令是: atc --model=yolov5s_nms.onnx --framework=5 --ou...
使用export.py转换onnx后报错:数组形状不匹配 ine 54,incal_outputs outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] = (outs[row_ind:row_ind + length, 0:2] * 2. - 0.5 + np.tile(grid[i], (na, 1))) * int(stride[i]) ~~~^~~~ ValueError: operands could not be broadcast together with sh...
python3 detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --export ONNX/yolov5s.onnx --verbose 其中,--source指定要使用的输入源(默认情况下为0,表示使用计算机的摄像头作为输入源),--weights指定要导出的权重文件,--export指定导出的文件路径,--verbose指定是否输出详细信息。 5.验证导出的模型:在导出模型...
when export onnx model for gpu,i change the export.py : but export failed: how to solve it? sveits6changed the titleexport.py export onnx for gpu faMar 4, 2021 @sveits6 I guess you should use devicecuda:0when you loading model. ...
common.py experimental.py onnx_export.py yolo.py yolov3-spp.yaml yolov3-spp_csp.yaml yolov5l.yaml yolov5m.yaml yolov5s.yaml yolov5x.yaml utils weights .dockerignore .gitignore Dockerfile LICENSE README.md detect.py requirements.txt ...