为了方便统一YOLO系列模型的开发测试基准,以及模型选型,百度飞桨推出了PaddleYOLO开源模型库,支持YOLO系列模型一键快速切换,并提供对应ONNX模型文件,充分满足各类部署需求。 此外YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8在评估和部署过程中使用了不同的后处理配置,因而可能造成评估结果虚高,而这些模型在PaddleYOLO中实现了统一,保...
昨天发了YOLOv5 7.0支持实例分割的推文,收到不少留言问推理速度怎么样,所以我今天测试了一下,选择的是YOLOv5s的SEG模型,导出ONNX格式之后,在OpenCV4.5.4版本上完成了推理演示与测试。 ONNX格式输入与输出 首先需要把yolov5s-seg.pt文件导出为ONNX格式,这个很简单,一条命令行搞定: python export.py --weights...
https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/tags/v7.0.zip 解压缩到本地,直接运行模型实现实例分割 python segment/predict.py --weights yolov5s-seg.pt --data data/images/bus.jpg 运行结果如下: 审核编辑:刘清
https://github.com/doleron/yolov5-opencv-cpp-python/blob/main/python/yolo-tiny.py 最后发现推理时间没有明显变化,主要是前后处理,有两个函数耗时比较高!从输入图像转换到模型输入数据的函数: cv2.dnn.blobFromImage(input_image , 1/255.0, (640, 640), swapRB=True) 推理之后的重叠目标框非最大抑制函数...