8.下载yolov5_onnx2caff,把onnx模型转换为caffe模型 下载地址: https://codeload.github.com/Hiwyl/yolov5_onnx2caffe/zip/refs/heads/master cd yolov5_onnx2caffe/ vim convertCaffe.py onnx_path ="./weights/yolov5s_sim.onnx"prototxt_path ="./weights/yolov5s_sim.prototxt"caffemodel_path ="./...
com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/samples/python/int8_caffe_mnist 如果足够NB是可以根据官方的这个例子修改一下直接实现onnx的INT8量化的 但是奈何我连半桶水都没有,只有一滴水,但是这个例子中的tensorrt版本是新的,于是我尝试将上面那位大佬的代码修改为使用新版的tensorrt 居然成功了??!! 成功量化后的模型大小...
onnx模型转换caffe模型 caffe模型推理 华为海思NNIE部署拙见 如果有小伙伴,想把caffe模型部署到海思芯片,建议把yolov5的focus层替换为conv层(stride为2),upsample层替换为deconv层,如下图所示修改: 修改后的模型配置yaml文件 预测图片展示 预测效果展示
git clone https://github.com/Wulingtian/yolov5_onnx2caffe.git cd yolov5_onnx2caffe v- im convertCaffe.py 设置onnx_path(上面转换得到的onnx模型),prototxt_path(caffe的prototxt保存路径),caffemodel_path(caffe的caffemodel保存路径) python convertCaffe.py 得到转换好的caffe模型 caffe模型推理 定位到yol...
3.模型转换:pt->onnx->caffe->wk 3.1 pt->onnx 3.2 onnx->caffe 3.4 caffe->wk 总结 前言 目前项目需要在海思3559上开发,但查了相关文档,感觉还是比较复杂的。相比于3403、3519的使用atc工具直接从onnx->om,3559需要从onnx->caffer->wk则显得复杂许多,特此记录一下。
YOLOv5 pytorch 转 onnx 转 Caffe YOLOv5 Caffe转wk文件 总结 参考 前沿 作者在将YOLOv5 pytorch版本转成wk文件中碰到了很多的坑,但在研究中也收获了很多知识,针对转化过程,作者进行了详细的解读来给大家避坑,如果在转化过程中有什么问题也可以联系作者,我们可以一起进行分析和讨论。
首先话不多说进入YOLOv5模型训练部分,本人使用的是YOLOv5 v6.2版本,需要的各位到GitHub上自取。这里就不挂链接了。但YOLOv5原版模型是无法直接部署到板子上的(至少在我的pipeline里无法直接部署),原因是训练好的pytorch模型需要转换成onnx模型再转换为caffemodel,caffe目前不支持Upsample层。
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如caffe、tensorflow、pytorch、mxnet等。cudnn简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
python3 export.py --include onnx --device '0' --weights best.pt python3 -m onnxsim best.onnx yolo.onnx 下载了官方推荐的caffetoonnx项目 https://github.com/xxradon/ONNXToCaffe opset记得设置为9 执行python3 convertCaffe.py yolo.onnx yolov5s.prototxt yolov5s.caffemodel ...
onnx模型需要转换为rknn模型才能在EASY-EAI-Nano运行,所以需要先搭建rknn-toolkit模型转换工具的环境。当然tensorflow、tensroflow lite、caffe、darknet等也是通过类似的方法进行模型转换,只是本教程onnx为例。 7.1 概述 模型转换环境搭建流程如下所示: 7.2 下载模型转换工具 ...