yolov7推理onnx
时间: 2023-08-03 13:08:06 浏览: 62
你可以使用YOLOv7模型进行推理,并将其转换为ONNX格式。下面是一个简单的步骤指南:
1. 首先,你需要将YOLOv7模型从Darknet格式转换为PyTorch格式。你可以使用开源项目ultralytics/yolov5中的工具进行转换。这个项目提供了一个脚本`convert.py`,可以将YOLOv7模型转换为PyTorch权重。
2. 安装`torch`和`torchvision`库,并下载`convert.py`脚本。
3. 在转换之前,确保你已经下载了YOLOv7的配置文件和权重文件。配置文件通常以`.cfg`为扩展名,权重文件以`.weights`为扩展名。
4. 运行以下命令将YOLOv7模型转换为PyTorch权重:
```
python convert.py --weights path/to/weightsfile.weights --cfg path/to/configfile.cfg --output path/to/save/converted/weights.pth
```
5. 接下来,你可以使用PyTorch加载转换后的权重文件,并将模型导出为ONNX格式。以下是一个简单的代码示例:
```python
import torch
from torchvision.models import detection
# 加载转换后的权重
model = detection.yolo.YOLOv3(num_classes=80) # 如果你有自定义类别数,请相应地更改num_classes
model.load_state_dict(torch.load("path/to/converted/weights.pth"))
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 创建一个虚拟的输入张量
input_tensor = torch.randn(1, 3, 416, 416)
# 导出模型为ONNX
torch.onnx.export(model, input_tensor, "path/to/save/onnx/model.onnx", opset_version=11)
```
现在,你已经成功将YOLOv7模型转换为ONNX格式。你可以使用该ONNX模型进行推理,并在各种平台上使用。
注意:转换和推理的具体步骤可能因你的环境和需求而有所不同。这里提供的步骤仅作为参考,请根据实际情况进行调整。