官方yolo v5运行.onnx脚本
时间: 2023-10-02 19:06:08 浏览: 56
要在官方yolo v5上运行ONNX模型,需要按照以下步骤进行:
1. 下载官方yolo v5源码,并安装所需的依赖项。
2. 将ONNX模型复制到yolo v5源码目录下的 'weights' 文件夹中。
3. 运行以下命令,将ONNX模型转换为PyTorch模型:
```
python models/export.py --weights weights/your_model.onnx --img 640 --batch 1
```
这将生成一个PyTorch模型文件 'weights/your_model.pth',用于后续的推理过程。
4. 运行以下命令,执行推理过程:
```
python detect.py --weights weights/your_model.pth --img 640 --conf 0.25 --source your_input_image.jpg
```
其中,'your_input_image.jpg'为输入图像路径,'--conf'参数为置信度阈值,可以根据需要进行调整。
5. 等待推理完成后,程序会输出检测结果,并将结果图像保存在 'runs/detect/exp' 文件夹中。
需要注意的是,yolo v5默认使用的是GPU加速,如果没有可用的GPU,请在运行命令中添加 '--device cpu' 参数,以使用CPU进行推理。同时,yolo v5还提供了许多其他的配置和参数,可以根据需要进行调整。
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yolov7.onnx
yolov7.onnx 是基于 Python 的 onnx 推理的一个文件。在 yolov7.onnx 文件中主要使用了 yolov7_weights.pth 权重文件进行推理。这个权重文件是通过将 yolov7_weights.pth 转化为 onnx 格式得到的,而其他权重文件没有进行尝试。在转换过程中,不需要修改 nets\yolo.py 文件的内容,只需要确保路径正确即可进行 onnx 推理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov7基于python 的onnx推理](https://blog.csdn.net/qq_53627489/article/details/128254369)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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