因此,YOLOv5使用的是CIoULoss: cloneYOLOv5Lite代码并下载coco的预训练权重。 这里可以直接参考coco128的数据集形式进行整理: 文件夹目录如下图所示: 主要是配置data文件夹下的coco128.yaml中的数据集位置和种类: 这里主要是配置models目录下的模型yaml文件,主要是进去后修改nc这个参数来进行类别的修改。 目前支持的...
运行训练命令后,YOLOv5-Lite将开始训练过程。训练完成后,你可以在runs/train/exp目录下找到训练好的权重文件。 四、模型转换与部署 4.1 模型转换 YOLOv5-Lite提供了将PyTorch模型转换为ONNX模型的脚本export.py。转换后的ONNX模型可进一步转换为NCNN模型,以便在树莓派上高效运行。借助百度智能云文心快码(Comate),你可...
1.1 pt文件到tflite文件 好，没问题。下面转化为.tflite格式的文件。from ultralytics import YOLO m...
yolov5-lite框架(替代):ppogg/YOLOv5-Lite: 🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~ (github.com),也可以选用这个轻量版yolov5框架,这个比较适合在树莓派上用。 Pycharm配置Anaconda环境...
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...
YOLOv5 Lite在YOLOv5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进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(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)。
进入GitHub上官方网页(ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com)。 点击左上角分支按钮,点击Tags,可以选择代码版本,本文使用v6.0 右上角点击点击Code → Download ZIP 解压后放在想要的项目文件夹中即可。
最终权重文件会转换为best-fp16.tflite文件: 4.将tflite文件放到项目的assets目录下: 修改coco.txt为对应的分类: DetectorFactory.java中对inputSize根据model文件名称进行了动态处理: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 if (modelFilename.equals("yolov5s.tflite")) { labelFilename = "file...
1 模型导出 这个教程用来解释如何导出一个训练好的OneFlow YOLOv5模型到 ONNX。欢迎大家到这里查看本篇文章的完整版本：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/06_chapter/export_onnx_tflite_tensorrt.html 2 开始之前 克隆工程并在 Python>3.7.0 的环境中安装 requiresments.txt , OneFlow 请...