YOLOV5模型转换后,推理结果出错 发表于 2024-04-10 17:41:14165查看 你好,我用yolov5s.pt模型对行人数据集进行训练(nc=1),测试结果正常;将其转换为om模型后; 软件包:Ascend-cann-nnrt_6.2.RC2_linux-aarch64.run 具体命令 atc --model=best_1000.onnx --framework=5 --output=best_new_1 --input...
量化过程未报错,但是使用量化后的模型做推理时yolov5无结果。备注,未量化时推理正常 二、软件版本: -- 驱动版本6.0.0,CANN版本6.0.1,amct版本6.0.1 三、测试步骤: 使用yolov5的官方代码和开源模型yolov5s.pt进行实验,yolov5s.pt转化为yolov5s.onnx备用。使用coco数据集val2017的前10张图像(000000000139.jpg-...
onnx模型推理(在原文的基础上修改了一些内容) #encoding=gbkimport os import cv2 import numpy as np import onnxruntime import timeCLASSES=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat','traffic light','fire hydrant','stop sign','parking meter','bench','...
-, 视频播放量 5654、弹幕量 7、点赞数 230、投硬币枚数 131、收藏人数 683、转发人数 30, 视频作者 学不会电磁场, 作者简介 主要更新深度学习或嵌入式软件教程,相关视频:【全549集】这绝对是B站最全最细的零基础python全套教程,清华大佬专为零基础小白研制,7天学完即可
官方工程包含训练、推理、部署等众多代码,本文针对onnx模型的推理代码做了简化。代码需要依赖官方工程的utils包(即utils文件夹),建议在官方工程里测试使用。 # yolov5-7.0 onnx模型推理简化流程 import torch import cv2 import numpy as np from copy import deepcopy ...
近几日完成ResNet相关实现engine方法,但仅仅基于基于简单分类网络实现转换,且基于Tensorrt C++ API 构建YLOV5实现engine转换相关资料较多,然调用ONNX解析转换engine相关资料较少,因此本文将介绍如何使用onnx构建engine,并推理。 版本:tensorrt版本8.4,可使用8.0以上版本 ...
1. 背景 用torch框架进行yolov5推理需要依赖很多环境及繁杂的网络结构,换设备运行比较麻烦 2. 解决方法 将pt模型转换onnx后,就可以只用numpy和onnxruntime实现yolov5的单图预测,轻松快捷 3. 代码 3.1 图片预处理和后处理,保存为img_utils.py文件即可
本文将深入探讨在C++环境中,使用Yolov5模型进行ONNX推理后的结果解析。 二、Yolov5模型简介 Yolov5是一种基于深度学习的实时目标检测算法,它通过将目标检测问题转化为回归问题,使用单个神经网络同时预测多个边界框和类别。Yolov5的快速、准确和高效备受青睐,因此在实际应用中得到了广泛的应用。 三、ONNX格式与推理 ONN...
yolov5是一种基于PyTorch的目标检测算法,可以用于实例分割任务,而将其转换为onnx格式,则可以在不同评台上进行推理,具有良好的跨评台性能。 在开始探讨yolov5 实例分割onnx推理的过程前,让我们先来了解一下yolov5的基本原理和实例分割的概念。 yolov5是一种单阶段目标检测算法,相比传统的双阶段算法(如Faster R-...
1.驱动版本6.0.0,CANN版本6.0.1,amct版本6.0.1 2.问题现象: 3.个人操作流程: 使用yolov5的官方代码和开源模型yolov5s.pt进行实验,yolov5s.pt转化为yolov5s.onnx备用。使用coco数据集val2017的前10张图像(000000000139.jpg-000000001000.jpg)加上yolov5测试样张(bus.jpg和zidane.jpg)作为校准集。 量化命令:...