下面的命令把预训练的 YOLOV5s 模型导出为 ONNX 格式。yolov5s 是小模型，是可用的模型里面第二小的。其它选项是 yolov5n ，yolov5m，yolov5l，yolov5x ，以及他们的 P6 对应项比如 yolov5s6 ，或者你自定义的模型，即 runs/exp/weights/best 。有关可用模型的更多信息，可以参考我们的README python e...
yolov5s.tflite # TensorFlow Lite yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU val.py 可以对导出的模型进行验证: python path/to/val.py --weights yolov5s/ # OneFlow yolov5s.onnx # ONNX Runtime or OpenCV DNN with --dnn yolov5s.xml # OpenVINO yolov5s.engine # TensorRT yolov5s...
Lite | `tflite` | yolov5s.tflite TensorFlow Edge TPU | `edgetpu` | yolov5s_edgetpu.tflite TensorFlow.js | `tfjs` | yolov5s_web_model/ PaddlePaddle | `paddle` | yolov5s_paddle_model/ Requirements: $ pip install -r requirements.txt coremltools onnx onnx-simplifier onnxruntime ...
save('yolov5s.mlmodel') 3. CoreML到TFLite的转换最后,我们将使用TensorFlow Lite库将CoreML模型转换为TFLite格式。TFLite是TensorFlow的轻量级版本,适用于移动设备和嵌入式设备。我们可以使用tf库的lite模块将CoreML模型转换为TFLite格式。首先,安装tf库:pip install tensorflow==2.x.x (请替换x为所需的版本号...
一、下载代码和模型并转onnx 1 2 3 4 5 6 #模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-lite.pt https://pan.baidu.com/share/init?surl=j0n0K1kqfv1Ouwa2QSnzCQ #下载代码并转onnx git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite.git ...
2.5.1.1. 导出需要的onnx文件 2.5.1.1.1. 首先，安装onnx包 2.5.1.1.2. 使用YOLOv5自带...
一、模型文件导出 如果已经导出了GPU模型的朋友可以跳过这一步。 这一步是准备后续工作推理需要的模型文件,训练得到的.pt文件不能直接使用,需要转换为torchscript, onnx, coreml, saved_model, pb, tflite, tfjs等格式,博主以torchscript为例。 打开export.py,修改参数【'--data'】数据集的.yaml文件为自己对应...
yolov5s_edgetpu.tflite# TensorFlow Edge TPU val.py可以对导出的模型进行验证: python path/to/val.py --weights yolov5s/# OneFlow yolov5s.onnx# ONNX Runtime or OpenCV DNN with --dnn yolov5s.xml# OpenVINO yolov5s.engine# TensorRT ...
将PyTorch 模型转换为适合 Hi3516 CV500 硬件加速器的格式(如 ONNX、TensorFlow Lite 或 MNN)。 转换为 ONNX: YOLOv5 提供了直接导出到 ONNX 的功能: sh 复制代码 python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --batch 1 --device cpu --include onnx 这会生成一个...
6.导出onnx模型 pip3 install onnx==1.8.1 pip3 install onnx-simplifier cd yolov5-4.0/ vim models/export.py model.model[-1].export = True torch.onnx.export(model, img, f, verbose=False, opset_version=10, input_names=['images'], output_names=['classes', 'boxes'] if y is None ...