【目标检测】yolov5模型转换从pytorch到onnx到openvino(部署方式)
1.环境 yolov5环境中有onnx就可以,可以在另外的环境中单独安装openvino。 # yolov5的环境 onnx onnx1.9.0# openvino的环境 openvino_2021.1.1102.步骤 #
1.环境 yolov5环境中有onnx就可以,可以在另外的环境中单独安装openvino。 # yolov5的环境 onnx onnx1.9.0# openvino的环境 openvino_2021.1.1102.步骤 #
OpenVINO不仅通过其IE组件实现加速推理,其提供的预训练库还支持各种常见的图像检测、分割、对象识别等的计算机视觉任务。前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用,可以看这里回顾一下࿱
YOLOX训练自己的VOC数据集【YOLOX训练部署】YOLOX训练自己的VOC数据集_乐亦亦乐的博客-CSDN博客YOLOX 环境安装与训练自己标注的VOC数据集;https://blog.csdn.net/qq_4125196
以在Intel的OpenVINO上部署Yolov5模型为例,加深对模型部署的理解。 1. 训练准备 获取yolov5模型及数据集 git clone git://github.com/ultralytics/yolov5pt模