yolov9-c-converted.pt 和 yolov9-c.pt 有什么区别

yolov9-c-converted.pt 和 yolov9-c.pt 是 YOLOv9-C 模型的两个不同版本，它们的主要区别在于文件格式和模型训练方式。

yolov9-c-converted.pt 是使用 PyTorch 框架训练的 YOLOv9-C 模型，并转换成了 ONNX 格式。ONNX 是一种开放式的神经网络模型交换格式，可以在不同的深度学习框架之间进行转换和共享。因此，yolov9-c-converted.pt 可以在支持 ONNX 格式的深度学习框架中使用。

yolov9-c.pt 是使用 Darknet 框架训练的 YOLOv9-C 模型，它的文件格式是 Darknet 自己定义的权重文件格式。因此，yolov9-c.pt 只能在 Darknet 框架中使用。

总的来说，yolov9-c-converted.pt 和 yolov9-c.pt 的模型本身是相同的，只是在训练方式和文件格式上有所不同。选择哪个版本取决于你所使用的深度学习框架以及对文件格式的要求。

相关问题

matlab yolov5

YoloV5 is an object detection algorithm that can be implemented in MATLAB. To use YoloV5 in MATLAB, you can follow these steps:

1. Install MATLAB Deep Learning Toolbox and Computer Vision Toolbox.
2. Download the YoloV5 model weights from the official repository.
3. Convert the model weights to MATLAB format using the provided Python script.
4. Load the converted model in MATLAB using the "dlnetwork" function.
5. Load the image you want to detect objects in.
6. Preprocess the image using the "preprocessYOLOv5" function.
7. Run the YoloV5 model on the preprocessed image using the "predict" function.
8. Postprocess the output bounding boxes using the "postprocessYOLOv5" function.

Here is an example code snippet:

% Load YoloV5 model
modelName = 'yolov5s';
weightsFile = 'yolov5s.pt';
convertYoloV5WeightsToMATLAB(weightsFile);
net = dlnetwork(YOLOv5(modelName));

% Load image
img = imread('test.jpg');

% Preprocess image
imgSize = size(img);
img = preprocessYOLOv5(img);

% Run YoloV5 model on image
dlImg = dlarray(single(img),'SSCB');
detections = predict(net,dlImg);

% Postprocess output bounding boxes
bboxes = postprocessYOLOv5(detections,imgSize);

Note that this is just an example and you may need to modify it depending on your specific use case.

yolov9-c-converted.pt和yolov9-c.pt的区别

"yolov9-c-converted.pt" 和 "yolov9-c.pt" 是两个针对YOLOv9（You Only Look Once，一种目标检测算法的变体）模型的权重文件。其中，“c”可能代表“darknet53.conv.74”，这是YOLO系列模型的一个组成部分，表示使用Darknet53作为基础特征提取网络。

"yolov9-c-converted.pt" 文件可能是将原本存储为另一种格式（如TensorRT、ONNX等）的模型转换回来的PyTorch版本。这种转换通常是由于模型移植或性能优化的需求，将原始模型的数据结构适配到PyTorch框架中，以便在PyTorch环境中部署和训练。

相比之下，“yolov9-c.pt”直接是YOLOv9的模型权重，可能是在PyTorch环境下训练得到的原生模型。