在之前的文章《Yolov5 Android tf-lite方式集成》中,导出tf-lite方式的模型使用的是https://github.com/zldrobit/yolov5.git中的tf.py。晚上尝试用yolov5 最新版本的代码的export.py导出,如果不想修改命令行参数,可以字节修改以下代码: 代码语言:javascript 复制 # 需要修改参数 data weights batch-size def parse...
# coremltools>=5.2 # CoreML export # onnx>=1.9.0 # ONNX export # onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier # nvidia-pyindex # TensorRT export # nvidia-tensorrt # TensorRT export #scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization #tensorflow>=2.4.1 # TFLite export (or tensorflow-cpu, te...
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)。 1输入端方法 1、Mosa...
export: data=data/coco128.yaml, weights=['../yolov5s/'], imgsz=[640, 640], batch_size=1, device=cpu, half=False, inplace=False, train=False, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=12, verbose=False, workspace=4, nms=False, agnostic_nms=Fa...
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 请选择 nightly ...
将app文件夹下的./tflite\u model/*.tflite复制到app/tflite\u yolov5\u test/app/src/main/assets/目录下，就可在Android Studio上构建应用程序。构建好的程序可以设置输入图像大小、推断精度和模型精度。如果选择其中的“Open Directory”，检测结果会被保存为coco格式的json文件。从摄像头进行实时检测模式已将...
# Export --- # coremltools>=4.1 # CoreML export # onnx>=1.9.0 # ONNX export # onnx-simplifier>=0.3.6 # ONNX simplifier # scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization # tensorflow>=2.4.1 # TFLite export # tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export # openvino-...
TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params),导出到2.1 MB INT8大小,理想的超轻边缘解决方案。
- **其他平台**: 对于其他平台(例如Android、iOS、Raspberry Pi等),您可以参考相应平台的文档,将模型转换为适当的格式(例如TFLite、Core ML等),并进行推理。 模型部署完成后,您可以在实际应用场景中使用YOLOv5模型进行缺陷检测。在部署过程中,请注意性能优化、资源管理和错误处理等问题,以确保模型在生产环境中的稳...
export.py 针对最新版本numpy和pytorch进行优化调整 Sep 13, 2023 requirements.txt v5Lite-1.4 Mar 5, 2022 test.py Update test.py Jun 11, 2022 train.py v5Lite-1.4 Mar 5, 2022 Repository files navigation README License YOLOv5-Lite:Lighter, faster and easier to deploy Perform a series of abla...