最近发现ultralytics的仓库也集成了 YOLO World,同时在导出 ONNX 的操作上也有更好的开源项目进行了拓展ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection,因此我们又尝试动态开集方案的部署,并取得了一些实质性的进展,分享给大家。 你将获得 如何导出基于 Ultralytics repo 的 YOLO World v2 ONNX 模型和适用于 A...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型,但是OpenCV DNN无法加载。所以推荐使用OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个...
使用ONNX格式模型直接推理部署,基于VMDM模型部署框架,直接导入模型,开始推。我直接生成并导出了两种自定义对象检测模型,分别支持识别大象跟鸟类,运行结果如下: 本人测试发现,OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个模型部署框架可以轻松推理导出ONNX格式YOLO-World的模型,但是OpenCV DNN无法加载。所以推荐使用OpenVINO跟ONNXRUNTIME两个...
到这,如何导出onnx模型就结束了,但是呢,因为我们的目的是为了移植到ncnn进行部署,那么放着好用的pnnx不用肯定是不合适的,所以,我们需要稍微在该脚本里面加入几行代码来导出torchscript模型。 # export torchscript save_torchscript_path = save_onnx_path.replace('onnx', 'torchscript') trace = torch.jit....
model.export(format='onnx') 模型导出后结构如下图所示: 与其他模型不同的时,YOLO-World模型在推理时需要指定目标对象名称,因此其输入包括一个目标对象名称的节点,但是目前ONNX模型不支持字符输入。因此在模型导出时,根据自己的模型需求,对需要进行识别的对象名称,进行定义;接着在导出模型时,会将定义的类别字符转换...
onnx_model = onnx.load(f) onnx.checker.check_model(onnx_model) onnxsim.simplify(onnx_model) onnx_file = os.path.join( here, "checkpoints/yolo_world_v2_xl_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.onnx", # noqa: E501, ) onnx.save(onnx_model, onnx...
from argparse import ArgumentParser import numpy as np import torch,os from yoloworld import TextEmbedder # Initialize text embedder text_embedder = TextEmbedder(device="cpu") text_token = text_embedder.tokenize("cat") torch.onnx.export(text_embedder, text_token, "models/yoloworld.vi...
【ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection:用 YOLO-World 模型在 ONNX 中执行开放词汇对象检测的脚本】'ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection - Python scripts performing Open Vocabulary Object Detection using the YOLO-World model in ONNX.' GitHub: github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLO...
pip install ncnn pnnx 4. 执行部署脚本或命令 导出ONNX模型 使用YOLO-World提供的脚本导出ONNX模型: bash python deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_s_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.py ./yolo_world_v2_s.pth --model-only --device '...
module=['mmyolo.deploy'])# 重新定义后端配置,设置类型为onnxruntimebackend_config =dict(type='onnxruntime') .\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime_static.py # 设置基础路径为指定的配置文件路径_base_ = ('../../third_party/mmyolo/configs/deploy/''detection_onnxruntime_static.py...