yolov8 onnx half

时间: 2024-05-16 14:10:48 浏览: 46
ONNX

yolov8n.onnx

很抱歉，目前并没有 YOLOv8 这个版本，可能是您听错了或者有误。而 ONNX 是一种用于机器学习模型的开放式格式，可以使得深度学习框架之间的模型转换更加方便，而 Half 是指模型权重参数的数据类型，是一种半精度浮点数。在使用 ONNX 格式的模型时，可以选择使用 Half 类型的参数以减小模型大小并加快推理速度。 如果您有其他关于 YOLO 相关的问题，我可以尽力为您解答。同时，您也可以提出关于 ONNX 和 Half 数据类型的问题。请问您还有其他问题吗？
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2. 导出ONNX模型：使用相应的命令来导出YOLOv8模型为ONNX格式。对于YOLOv8s模型，使用以下命令： yolo export model=yolov8s.pt imgsz=480,640 format=onnx opset=12 对于YOLOv5模型，使用以下Python命令： python3 ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\HP\Desktop\Stone Crack\yolov5代码包\yolov5-master\yolov5-master\calllogin.py", line 343, in detect self.main(paraments) File "C:\Users\HP\Desktop\Stone Crack\yolov5代码包\yolov5-master\yolov5-master\calllogin.py", line 335, in main self.run(**vars(self.opt)) File "C:\Users\HP\anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\HP\Desktop\Stone Crack\yolov5代码包\yolov5-master\yolov5-master\calllogin.py", line 174, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=self.device, dnn=self.dnn, data=self.data, fp16=self.half) File "C:\Users\HP\Desktop\Stone Crack\yolov5代码包\yolov5-master\yolov5-master\models\common.py", line 301, in __init__ fp16 &= (pt or jit or onnx or engine) and device.type != 'cpu' # FP16 TypeError: unsupported operand type(s) for &=: 'tuple' and 'bool'

根据错误信息，我们可以看到错误发生在 fp16 &= (pt or jit or onnx or engine) and device.type != 'cpu' 这一行代码。 要解决这个问题，您可以尝试使用以下代码重写该行： python fp16 = fp16 and (pt or ...

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@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference这个代码什么意思

这是一个使用 YOLOv5 检测物体的 Python 脚本。其中包含了一些参数，可以控制模型的输入、输出以及一些其他的细节。下面是每个参数的简要说明： - weights：模型权重文件的路径。 - source：输入图像/视频文件或...

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...

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在YoloV5代码中，输入通道数可以在models/yolo.py文件中的__init__函数中找到。具体来说，输入通道数是由in_channels参数指定的，默认情况下为3。以下是相关代码片段： class YOLO(nn.Module): def __...

如何使用YOLOv9模型和Python进行香蕉成熟度的自动识别？请提供详细的流程和必要的代码示例。

img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 归一化 if len(img.shape) == 3: img = img[None] # 扩展为batch维度 # 推理并应用非极大值抑制 pred = model(img, augment=...

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')

这是一个 Python 脚本的参数解析部分，使用 argparse 库实现。可以通过命令行传入参数来运行脚本。其中包括模型的权重路径、输入文件路径、数据集路径、推断图像的大小、置信度阈值、NMS IoU 阈值、每张图像最多检测...

parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')这些都是什么作用

这些是YOLOv5中detect.py文件中的额外参数，用于控制检测过程的一些特定行为： 1. --save-txt：将检测结果保存为文本文件（*.txt）。 2. --save-conf：在保存的文本标签中包含置信度信息。 3. --save-crop：保存...
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