前面练好的pt不要丢,叫上继续训练 再来100组 python ..\train.py --data ikaros\ikaros.yaml --epochs 100 --weights ..\runs\train\exp35\weights\best.pt --batch-size 1 --nosave --cache 再次 测试python ..\detect.py --weights ..\runs\train\exp36\weights\last.pt --source ikaros\images ...
除此之外,也可以将pytorch模型转换成onnx模型,再通过onnx_tf库把onnx模型转换成tf的pb模型,自动转换坑较多。 首先我们需要先保存yolov5的参数文件。 完整代码已上传至facerless/yolov5-tensorflow 1.参数文件保存 importtorchimportpickle#训练好的yolov5 pt文件路径pt_file=r'./X800-FireSmoke-20201230/weights/be...
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文件为自己对应的.yaml文件地址,博主是CCPD.yamll;修改参数【'--weights'】为...
onnx --output yolov5s_tf.pb 上述命令会将yolov5s.onnx权重文件转换为yolov5s_tf.pb格式的TensorFlow权重文件。接下来,你就可以在TensorFlow框架中使用这个权重文件了。 迁移至PyTorch 如果你需要将权重迁移回PyTorch框架(例如,在不同版本的PyTorch之间迁移),可以直接加载.pt或.onnx格式的权重文件。对于.pt格式...
此时在best.pt同级目录下生成了best.mlmodel best.onnx best.torchscript.pt三个文件,我们只需best.onnx,这个文件可以直接用netron打开查看模型结构。 3.用onnx-simplifer简化模型 为什么要简化? 在训练完深度学习的pytorch或者tensorflow模型后,有时候需要把模型转成 onnx,但是很多时候,很多节点比如cast节点,Identity...
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文件为自己对应的.yaml文件地址,博主是CCPD.yamll;修改参数【‘–weights’】...
原始的yolov5s.pt有三个output,但是我训练的模型由于是single class只有一个输出,所以没有搞明白这个地方该怎么修改。于是就卡住了,最终的检测效果目前不清楚好坏。 重新回到torchscript方式,这种方式相对来说比较简单,直接根据githubhttps://github.com/pytorch/android-demo-app/tree/master/ObjectDetection里面的指导...
Run inference on images,videos,directories,streams,etc.Usage-sources:$ python path/to/detect.py--weights yolov5s.pt--source0# webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/# directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube ...
流程也是比较固定:先将pt模型转为onnx,再将onnx模型转为engine,所以在执行export.py时要将onnx、engine给到include。 PT模型转换为ONNX模型 python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --include torchscript onnx coreml saved_model pb tflite tfjs ...