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...
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.mlmodel# ...
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...
这不废话吗。。。确实有点废话了,YOLOv5-Lite基于yolov5第五版(也就是最新版)上进行的消融实验,所以你可以无需修改直接延续第五版的所有功能,比如: 导出热力图: 导出混淆矩阵进行数据分析: 导出PR曲线: (G2)导出onnx后无需其他修改 (G3)DNN或ort调用不再需要额外对Focus层进行拼接(之前玩yolov5在这里卡了...
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 ...
1、ONNX转化为TRT Engine # 导出onnx文件python export.py ---weights weights/v5lite-g.pt --batch-size 1 --imgsz 640 --include onnx --simplify# 使用TensorRT官方的trtexec工具将onnx文件转换为enginetrtexec --explicitBatch --onnx=./v5lite-g.onnx --saveEngine=v5lite-g.trt --fp16 ...
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...
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 ...
YOLOv5 Lite在YOLOv在5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head切割通道,320input_size至少在树莓派4B推理速度可达10 FPS),更容易部署(摘除)Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。