【YOLO4模型转换】darknet-YOLO4模型转ONNX详细教程,附开源包
本帖最后由 始不晚 于 2022-10-8 22:55 编辑!!!!YOLO4不需要转onnx了,可直接使用DNN调用!!!
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OpenCV类库千呼万唤始出来,那么有了利器,我们就得出鞘。
在火山发布该类库之前,很多人都在用易语言大佬发出的工具训练自己的YOLO4或YOLO5模型,但是,YOLO4模型为
YOLO5的则是.pt
今天说下YOLO4,如darknet_last.weights的权重模型,那么火山封装为调用onnx
我们如何调用训练好的模型呢?
首先我么需要安装Anaconda,我给大家准备了:
**** Hidden Message *****
第一步是安装Anaconda,第二步是创建虚拟环境和安装对应的引用库
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在这里,我就当大家已经安装好了环境。
转换需要大佬的开源项目,我已打包上传。
解压后,我们打开Anaconda,并进入到自己创建的yolo环境。如图
然后cd到这个开源包的解压路径:
然后输入命令:
python demo_darknet2onnx.py ./res3/darknet.cfg ./res3/labels.names ./res3/darknet_last.weights ./res3/RC.png 1
请根据自身情况更改,输入后回车。因为好多人是用darknet-yolo4训练模型,所以用这个demo_darknet2onnx.py
如果你是用的pytorch-yolo4训练的模型,就换成demo_pytorch2onnx.py即可。
经过几秒钟,你就会在该开源包的同目录获得ONNX文件。
然后你就能在火山CV机器视觉AI类库中调用啦。
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YOLO5也很简单哦。教你YOLO5模型pt转onnx详细教程,附文件
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