yolov5 pt 模型 导出 onnx
【摘要】
在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py 进行导出 onnx
导出流程
在 export.py 设置模型和数据源的yaml
在官方的文档中 说明了可以导出的具体的类型。...
在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py 进行导出 onnx
导出流程
在 export.py 设置模型和数据源的yaml
在官方的文档中 说明了可以导出的具体的类型。
在 --include
添加导出的类型, 不同的 类型的 环境要求不一样,建议虚拟环境,比如onnx 和 openvino 的numpy 版本要求不一只,一个要求高配,一个要求低配
python export.py --include torchscript onnx
- 1
如何测试和验证推理
python detect.py --weights yolov5s.onnx --dnn # detect
python val.py --weights yolov5s.onnx --dnn # validate
- 1
- 2
在模型导出的中
onnx 和 openvino 不需要GPU进行推理,但是tensorRT 需要 GPU 进行推理
文章来源: maoli.blog.csdn.net,作者:刘润森!,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:maoli.blog.csdn.net/article/details/125597564
推荐
![](https://res.hc-cdn.com/ecology/9.3.130/v2_resources\images\global\blog-dialog.png)
华为开发者空间发布
让每位开发者拥有一台云主机
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)