python export_onnx.py -w <path_to_model>.pt -imgsz 320 export_onnx.py : # coding=utf-8 import argparse from io import BytesIO import json import logging import sys import time import warnings from pathlib import Path warnings.filterwarnings("ignore") FILE = Path(__file__).resolve() ...
#模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-lite.pt https://pan.baidu.com/share/init?surl=j0n0K1kqfv1Ouwa2QSnzCQ #下载代码并转onnx git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite.git python models/export.py --weights weights/yolov5-lite.pt --img 640 --batch 1 ...
4.1 模型转换 YOLOv5-Lite提供了将PyTorch模型转换为ONNX模型的脚本export.py。转换后的ONNX模型可进一步转换为NCNN模型,以便在树莓派上高效运行。借助百度智能云文心快码(Comate),你可以更轻松地处理模型转换过程中的代码编写和调试。 python3 export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 320...
5.2 ONNX-TensorRT的部署流程 1、ONNX转化为TRT Engine # 导出onnx文件python export.py ---weights weights/v5lite-g.pt --batch-size 1 --imgsz 640 --include onnx --simplify# 使用TensorRT官方的trtexec工具将onnx文件转换为enginetrtexec --explicitBatch --onnx=./v5lite-g.onnx --saveEngine=v5...
大佬，你这个问题解决了么，我遇到同样的问题
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)。
上图中(a)(b)是ShuffleNetV1的结构,而后面的(c)(d)是ShuffleNetV2的层结构,也是YOLOv5 Lite中的主要结构,分别对应的是结构图中的SFB1_X和SFB2_X SFB1_X结构对应图(d)结构 SFB2_X结构对应图(c)结构 下面稍微讲一下笔者结合论文的理解: Channel Split操作将整个特征图分为c’组(假设为A组)和c-c’(...
PyTorch推理:使用PyTorch进行推理,将YOLOv5模型转换为ONNX格式。在yolov5目录中创建一个名为inference.py的Python脚本,并将以下代码添加到文件中: importtorchfrommodels.experimentalimportattempt_load# 加载YOLOv5模型model=attempt_load('path/to/your/pretrained/model.pt',map_location=torch.device('cpu'))# 将模...
5.2 ONNX-TensorRT的部署流程 1、ONNX转化为TRT Engine # 导出onnx文件 python export.py ---weights weights/v5lite-g.pt --batch-size 1 --imgsz 640 --include onnx --simplify # 使用TensorRT官方的trtexec工具将onnx文件转换为engine trtexec --explicitBatch --onnx=./v5lite-g.onnx --saveEngine...
(E:\anaconda_dirs\venvs\yolov5_latest)F:\Pycharm_Projects\yolov5_latest>python export_ads.py--include tfliteexport_ads:data=F:\Pycharm_Projects\yolov5_latest\data\ads.yaml,weights=F:\Pycharm_Projects\yolov5_latest\best.pt,imgsz=[640,640],batch_size=16,device=cpu,half=False,inplace=...