yolov7onnx推理
时间: 2023-08-30 21:11:50 浏览: 79
要进行yolov7onnx推理,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你需要将`.pt`文件转换为`.onnx`格式。你可以参考提供的代码来完成这一步骤。这个代码是在Google Colab上运行的,你可以在那里打开并按照指导进行操作。
2. 在进行推理之前,你需要确保已经安装了yolov7的依赖。你可以在yolov7的`requirements.txt`文件中找到所需的依赖。注意,根据的说明,该版本的训练可能存在问题,但是推理部分是可以正常工作的。
3. 一旦你已经转换了`.pt`文件并安装了依赖,你可以使用已经转换好的`.onnx`文件进行推理。你可以使用Python中的深度学习库,如PyTorch或TensorFlow,加载`.onnx`文件并对图像进行检测。
以上是进行yolov7onnx推理的一般步骤。你可以根据具体情况进行调整和进一步的优化。希望这些信息对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov7如期而至,奉上ONNXRuntime的推理部署流程(CPU/GPU)](https://blog.csdn.net/baidu_36590445/article/details/126008683)[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%"]
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