yolov5 table
时间: 2023-11-11 11:07:34 浏览: 26
YOLOv5是一个高效、实时的目标检测算法,可以用于各种场景中的目标检测。其中,YOLOv5还可以用于文本中表格检测,类别名为table,用于识别各种文档、本文中的表格区域。同时,YOLOv5也提供了数据集和标注软件,方便用户进行文本表格检测数据的标注。如果想要使用YOLOv5进行目标检测,可以加载模型并创建检测器实例,然后读取图像,执行检测并可视化结果,最后将标注后的图像保存到文件。总的来说,YOLOv5是一个非常实用的目标检测算法,可以广泛应用于各种场景中。
相关问题
yolov5lite ncnn
根据引用内容和,yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架实现的轻量级目标检测模型。在使用yolov5lite ncnn之前,需要将模型转化为ncnn模型。首先,需要将onnx模型转化为ncnn模型,可以使用命令"./onnx2ncnn yolov5ss-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin"来进行转化。接着,可以使用命令"./ncnnoptimize yolov5-lite.param yolov5-lite.bin yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin 65536"对模型进行优化。然后,可以使用命令"./ncnn2table yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin imagelist.txt yolov5-lite.table mean=[104,117,123 norm=[0.017,0.017,0.017 shape=[640,640,3 pixel=BGR thread=8 method=kl"将模型转换为table格式。最后,可以使用命令"./ncnn2int8 yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin yolov5-ite-opt-int8.param yolov5-lite-opt-int8.bin yolov5-lite.table"将模型转换为int8格式。
关于yolov5lite ncnn的编译和安装,可以参考引用内容中提到的在Linux环境下的教程进行操作。其中,需要进行onnx模型的提取和转换。可以使用命令"python models/export.py --weights weights/yolov5-lite.pt --img 640 --batch 1"来提取模型,并使用命令"python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx"来进行简化和优化。
总结起来,yolov5lite ncnn是一个基于ncnn框架的目标检测模型,需要将模型转化为ncnn模型,并进行优化和转换为table和int8格式。关于编译和安装,可以参考在Linux环境下的教程进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5-Lite:NCNN+Int8部署和量化,树莓派也可实时](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119787840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
yolov5-lite模型转换
yolov5-lite模型转换的过程可以分为以下几个步骤。首先,将模型转换为ONNX格式,可以使用命令"./onnx2ncnn"来进行转换。例如,"./onnx2ncnn yolov5ss-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin"。\[1\]接下来,可以使用命令"./ncnnoptimize"对转换后的模型进行优化,例如"./ncnnoptimize yolov5-lite.param yolov5-lite.bin yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin 65536"。\[1\]在转换完成后,可以使用Oenvino框架进行推理,而不需要依赖pytorch等库。可以直接复制"利用Oenvino推理"的代码来进行推理。\[2\]最后,可以使用命令"./ncnn2table"将模型转换为table格式,例如"./ncnn2table yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin imagelist.txt yolov5-lite.table mean=\[104,117,123\] norm=\[0.017,0.017,0.017\] shape=\[640,640,3\] pixel=BGR thread=8 method=kl"。\[3\]如果需要进行int8量化,可以使用命令"./ncnn2int8"来进行转换,例如"./ncnn2int8 yolov5-lite-opt.param yolov5-lite-opt.bin yolov5-ite-opt-int8.param yolov5-lite-opt-int8.bin yolov5-lite.table"。\[3\]这样就完成了yolov5-lite模型的转换过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5-Lite:NCNN+Int8部署和量化,树莓派也可实时](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119787840)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [(YOLOv5-lite)-ONNX模型转换及Openvino推理](https://blog.csdn.net/weixin_45930948/article/details/124359754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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