yolov3工程下载链接
时间: 2023-09-25 21:07:06 浏览: 37
你可以在GitHub上找到Yolov3的开源代码和工程文件。以下是Yolov3的GitHub链接:https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/cfg
你可以点击上述链接进入Yolov3的GitHub页面,并从该页面下载相关的工程文件。请注意,该代码库包含了Yolov3的训练、测试和推理代码、配置文件和预训练权重文件。
相关问题
瑞芯微3588 yolov5
瑞芯微RK3588是一款搭载了NPU的国产开发板,NPU是为了嵌入式神经网络和边缘计算而设计的处理单元。如果你想要在RK3588上使用yolov5模型进行推理加速,你需要将模型转换为.rknn格式的模型。要使用瑞芯微RK3588进行yolov5推理加速,你可以按照以下步骤进行操作:首先,在rknn-toolkit工程中,浏览至/example/pytorch/yolov5,并参照README文件中的指引,前往yolov5官网GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite,将工程克隆到本地或者云服务器。接下来,在yolov5 5.0版本的工程中,你需要自行下载预训练模型yolov5s.pt。你可以在releases链接中找到V5.0版本的yolov5s.pt下载链接。然后,进入yolov5目录,使用命令cd /home/ptay/rknpu2-master/examples/rknn_yolov5_demo进入目录。最后,将下载的yolov5s.pt模型转换为.rknn格式的模型,以便在瑞芯微RK3588上进行推理加速。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
yolov5 trt
关于yolov5 trt,可以采用以下步骤进行操作:
1. 首先,根据提供的Github链接(https://github.com/ultralytics/yolov5),将yolov5的工程下载下来并运行通。
2. 接着,修改模型(models/yolo.py)来适应你的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5的3种tensorRT加速方式及3090测评结果(C++版和Python torchtrt版)](https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/120650792)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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