使用opencv调用onnx格式的模型，实现猫狗分类功能，具有很好的参考价值！

pip3 install onnx-1.4.1-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

更新（20200429） 此存储库基于库。 将这个高效的付款网络转换为ONNX的需求很多，因此我们进行此回购以帮助人们将模型转换为ONNX或TVM。 请注意，此存储库仅提供如何将模型转换为ONNX或TVM的功能，而不关注模型训练或其他事项。 如果您想训练或测试这种有效模型，最好的方法是参考原始的回购。 我们已根据此更改了一些代码，以帮助成功进行转换。 转换onnx 如果要转换为ONNX，只需运行 python3 convert/convert_onnx.py 转换电视 我们已经在提交** f08d5d78ee000b2c113ac451f8d73817960eafd5 **的tvm版本上进行了测试，其他版本未经测试，因此无法确保也能正常工作。 首先，您需要安装tvm，请参阅其。 我们称您的tvm安装源目录为tvm_home 。 然后，在tvm_home/python/tvm/rela

pytorch训练模型

yolov5-onnx-张量 此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。 Pytorch 实现是 。 将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt yolov5 模型以在 Jetson AGX Xavier 上运行。 支持推断图像。 支持同时推断多幅图像。 要求 请使用torch>=1.6.0 + onnx==1.8.0 + TensorRT 7.0.0.11 运行代码 代码结构 networks代码是网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── networks ├── utils ├── models ├── demo │ ├── demo.py | ├── demo_batch.py | ├── Processor.py | ├── Processor_Batch.py

yolov5 部署到net

原版仓库： 修改版 yolov5 使用方法 环境要求：python version >= 3.6 模型训练：python3 train.py 模型导出：python3 models/export.py --weights "xxx.pt" 转换rknn：python3 onnx_to_rknn.py 模型推理：python3 rknn_detect_yolov5.py 注意事项：如果训练尺寸不是640那么，anchors会自动聚类重新生成，生成的结果在训练时打印在控制台，或者通过动态查看torch模型类属性获取，如果anchors不对应那么结果就会出现问题。 建议：在训练时如果size不是640，那么可以先通过聚类得到anchors并将新的anchors写入到模型配置文件中，然后再训练，防止动态获取的anchors在rknn上预测不准的问题。训练参数别忘记加上 --noautoanchor

包含Yolov5的四个pt权重，对应转换为onxx的Yolov5s.onnx、Yolov5m.onnx、Yolov5l.onnx、Yolov5x.onnx共4个文件。 此外完整详细的Yolov5网络结构的讲解可参考江大白的博文。

【Matlab系列2】为matlab安装onnx导入插件，方便预训练模型的导入，建议结合本人博文一起使用

主要介绍了Pytorch转onnx、torchscript方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧