input-shape 1 3 640 640
时间: 2023-12-03 07:01:47 浏览: 33
你提到的是一个输入形状,它表示一个张量维度。在这种情况下,输入形状为 (1, 3, 640, 640)。这个形状可以解释为一个具有以下维度的张量:
- 第一个维度:1,表示批次大小(batch size)为1,即一次处理一个样本。
- 第二个维度:3,表示通道数为3,通常对应于RGB图像。
- 第三个和第四个维度:640,表示图像的高度和宽度为640像素。
因此,这个输入形状可以被理解为一个包含1个RGB图像的批次,图像大小为640x640像素。
相关问题
You can export your onnx model by ultralytics API and the onnx is also modify by this repo. python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0 具体如何做?
要导出ONNX模型并使用Ultralytics API进行修改,您需要执行以下步骤:
1. 首先,确保您已经安装了Ultralytics库。您可以使用以下命令在终端中安装它:
```
pip install yolov5
```
2. 在终端中,使用以下命令导出ONNX模型:
```
python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
```
在这个命令中,您需要替换`yolov8s-seg.pt`为您的模型权重文件的路径。`--opset 11`指定使用ONNX的版本,`--sim`表示使用模拟推理,`--input-shape 1 3 640 640`指定输入图像的形状,`--device cuda:0`指定在CUDA设备上进行推理。
3. 在执行命令后,Ultralytics库将导出一个名为`yolov8s-seg.onnx`的ONNX模型文件。
请注意,上述步骤假设您已经正确设置了Ultralytics库和相关依赖项,并且您已经在PyTorch中训练了一个yolov8s-seg模型。如果有任何问题,请确保按照Ultralytics库的文档进行正确配置和训练。
用cplusplus读取Deploy: input_shape: - -1 - 3 - 352 - 288
这是一个YAML格式的文本,可以使用第三方库如YAML-CPP来读取。
以下是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <yaml-cpp/yaml.h>
int main() {
std::string yamlText = "Deploy:\n input_shape:\n - -1\n - 3\n - 352\n - 288\n";
YAML::Node root = YAML::Load(yamlText);
std::cout << root["Deploy"]["input_shape"][0].as<int>() << std::endl; // 输出 -1
std::cout << root["Deploy"]["input_shape"][1].as<int>() << std::endl; // 输出 3
std::cout << root["Deploy"]["input_shape"][2].as<int>() << std::endl; // 输出 352
std::cout << root["Deploy"]["input_shape"][3].as<int>() << std::endl; // 输出 288
return 0;
}
```
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