# 运行命令: python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -n yolox-s -c preModels/yolox_s.pth ## 或者,两种指定方式都可以 # 如果说是,自己定义扩展的 YOLO ,那么 需要使用 -f 指定 xx.py 文件的方式 python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -f exps/d...
当使用mindyolo开发套件将训练好的ckpt文件转为onnx等模型文件的时候,可能会遇到Mindspore不支持SiLU算子的情况,这个时候可以参考https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/Appendices/ttmutat/atctool_errorcode_0170.html 此处,将mindyolo/models/layers/cov.py中第52行与99...
1、LabVIEW调用yolox onnx模型实现目标检测yolox.vi 本例中使用LabvVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi载入onnx模型,可选择使用cpu,cuda,tensorRT进行推理加速。【若安装的是onnx cpu版,则只可使用cpu推理加速】 (1)查看模型 我们可以使用netron 查看yolov5m.onnx的网络结构,浏览器中输入链接:https://netron...
export_onnx.py的make_parser函数代码 由于up的模型修改yolox的exps/example/yolox_voc路径下的yolox_voc_s.py文件,修改改文件里的数据集目录以及类别等之后用该文件进行模型训练,所以export_onnx.py需要用参数中的-f 需要指定该文件; 模型训练完后,在yolox的YOLOX_output/yolox_voc_s路径下有训练好的模型,...
导出onnx文件 第一步先确认类别,在yolox/exp/yolox_base.py下面,导出模型的类别数和这里的num_classes保持一致。 本例使用yolo_s模型,yolox自带导出onnx的文件,直接执行命令: python tools/export_onnx.py--output-name yolox_s.onnx-f exps/default/yolox_s.py-c YOLOX_outputs/yolox_voc_s/best_ck...
python ./deploy/ONNX/export_onnx.py \ --weights yolov6s.pt \ --img 640 \ --batch 1 \ --simplify 以上为转onnx的相关命令,注意这只是其中一种转换命令,还有其将onnx转化为动态输入的命令。我们先看export_onn.py的相关参数含义: --weights : yolov6 模型权重路径 ...
我部署了Samples/YOLOV5USBCamera/python这个例程(https://gitee.com/ascend/EdgeAndRobotics/tree/master/Samples/YOLOV5USBCamera/python),使用官方提供的onnx模型转换om文件后能够正常推理,但是我尝试使用自己转换的onnx转换om文件虽然没有报错,转换命令是: atc --model=yolov5s_nms.onnx --framework=5 --out...
python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -n yolox-s -c preModels/yolox_s.pth## 或者,两种指定方式都可以# 如果说是,自己定义扩展的 YOLO ,那么 需要使用 -f 指定 xx.py 文件的方式python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -f exps/default/yolox_s....
python tools/export_onnx.py -n yolox-nano -c /path/to/your/yolox_nano.pth.tar 1. 2. 3. 这个导出onnx的代码非常贴心,之间把onnx-simplifier也放在里面一起做了,可以一定程度上减少模型里面出现的一些胶水OP,如果你嫌安装这个比较麻烦,也可以用“@大缺弦www.zhihu.com/people/33295f2791c588f9df071...