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....
ONNX 模型优化 Pulsar2 编译 上板部署 AX-Samples 运行 性能统计 结束语 Acknowledge YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 背景 目标检测是计算机视觉领域一项重要的任务。开集目标检测(Open-set Object Detection)与闭集目标检测(Closed-set Object Detection)是目标检测领域的两个概念。 之前我们已...
【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...
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...
(create_calib_input_data, extract_model, # 导入一些部署相关的函数get_predefined_partition_cfg, torch2onnx,torch2torchscript, visualize_model)from mmdeploy.apis.core import PIPELINE_MANAGER # 导入核心部署管理器from mmdeploy.apis.utils import to_backend # 导入转换到后端的函数from mmdeploy.backend....
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为权重,直接加载到模型中。
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_obj365v1_goldg_pretrain-55b943ea.pth --custom-text data/texts/coco_class_texts.json --opset 11 --device cpu --model-only --simpli...
(create_calib_input_data, extract_model, # 导入一些部署相关的函数get_predefined_partition_cfg, torch2onnx,torch2torchscript, visualize_model)from mmdeploy.apis.core import PIPELINE_MANAGER # 导入核心部署管理器from mmdeploy.apis.utils import to_backend # 导入转换到后端的函数from mmdeploy.backend....
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为权重,直接加载到模型中。