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。 python3 export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 320 # 使用onnx-simplifier简化ONNX模型 pip3 install onnx-simplifier python -m onnxsim output.on...
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 ...
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...
可以试试这个,pytorch->onnx->tf->tflite_风1995的博客-CSDN博客 移动端部署用的什么引擎?为什么...
1-使用torch.onnx.export()函数将PyTorchYOLOv5模型转换为ONNX格式。2-使用ONNX运行时库(如ONNX ...
官方的转化代码的转化方式为PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite,最后从原始训练得到的pt模型文件转化为mlmodel、onnx和torchscript.pt 不过要想从这三种模型进行二次转化为**.tflite**可不容易,博主尝试过很多种方法,但最终无果,也不是走投无路,就是转累了。。。
Step 2:将pt模型加载并利用pytorch torch.jit.trace功能生成jit模型。 这一步主要是转onnx时确保pytorch模型不要有onnx不支持的算子,如果只是卷积操作基本问题不大,但是还是会有奇奇怪怪的问题需要去克服。 Step 3:将jit模型转换(torch.onnx.export)到onnx模型。
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’(...