Jetson nano上使用ncnn部署yolox
序言 之前一篇文章写yolox的训练,这篇文章写一下关于部署,yolox之所以刚出来就这么火爆,不仅是精度高、速度快,很大程度上还是因为直接把部署的代码叶开源了,可谓是从训
序言 之前一篇文章写yolox的训练,这篇文章写一下关于部署,yolox之所以刚出来就这么火爆,不仅是精度高、速度快,很大程度上还是因为直接把部署的代码叶开源了,可谓是从训
目标检测 YOLOv5根据配置改变网络的深度和宽度 flyfish 深度可以理解为网络的层数 宽度可以理解为网络层输出通道的大小 以配置文件 yolov5s.yaml 为例 # parameters nc: 80 # number o
目录 一、依赖安装 二、下载并编译ncnn 三、测试yolov4 利用darknet2ncnn生成param和bin文件 先下载yolov4项目: 准备yolov4.cfg和yolov4.weights 生成pa
成功跑通写的总结 部署环境 1.ubuntu18 2.opencv4.5.1 3.树莓派4b 一、编译ncnn 1.ncnn环境配置 sudo apt-get install -y gfortran sudo apt-get instal
yolox_nano模型的参数量极小,并且有着一定的准确度而被使用到手机端的yolox部署: yolox_nano训练命令: python tools/train.py -f exps/example