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    博客專欄

    EEPW首頁(yè) > 博客 > OpenCV部署yolov5v-v6.1目標(biāo)檢測(cè)

    OpenCV部署yolov5v-v6.1目標(biāo)檢測(cè)

    發(fā)布人:CV研究院 時(shí)間:2022-04-14 來(lái)源:工程師 發(fā)布文章
    使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目標(biāo)檢測(cè),包含C++和Python兩個(gè)版本的程序。


    圖片

    使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目標(biāo)檢測(cè),包含C++和Python兩個(gè)版本的程序。

    支持yolov5s,yolov5m,yolov5l,yolov5n,yolov5x, yolov5s6,yolov5m6,yolov5l6,yolov5n6,yolov5x6的十種結(jié)構(gòu)的yolov5-v6.1。

    轉(zhuǎn)換生成onnx文件的方法

    2021年9月在github上發(fā)布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR,依然是包含C++和Python兩種版本的程序。起初我是想使用OpenCV部署的,但是opencv讀取onnx文件總是出錯(cuò),于是我換用ONNXRuntime部署。YOLOR是一個(gè)anchor-free系列的YOLO目標(biāo)檢測(cè),不需要anchor作為先驗(yàn)。本套程序參考了YOLOR的官方程序(https://github.com/WongKinYiu/yolor), 官方代碼里是使用pytorch作為深度學(xué)習(xí)框架的。根據(jù)官方提供的.pth文件,生成onnx文件后,我本想使用OpenCV作為部署的推理引擎的,但是在加載onnx 文件這一步始終出錯(cuò),于是我決定使用ONNXRuntime作為推理引擎。在編寫完P(guān)ython版本的程序后, 在本機(jī)win10-cpu環(huán)境里,在visual stdio里新建一個(gè)c++空項(xiàng)目,按照csdn博客里的文章講解來(lái)配置onnxruntime, 配置的步驟跟配置Opencv的步驟幾乎一樣。在編寫完c++程序后,編譯運(yùn)行,感覺(jué)onnxruntime的推理速度要比 opencv的推理速度快,看來(lái)以后要多多使用onnxruntime作為推理引擎了,畢竟onnxruntime是微軟推出的專門針對(duì) onnx模型做推理的框架,對(duì)onnx文件有著最原生的支持。本套程序里的onnx文件鏈接:https://pan.baidu.com/s/1Mja0LErNE4dwyj_oYsOs2g,提取碼:qx2jGithub地址是:https://github.com/hpc203/yolor-onnxruntime

    具體的文章可以閱讀:

    YoloV5一系列實(shí)踐詳情,Github代碼已開(kāi)源

    圖片


    Github地址:https://github.com/hpc203/yolov5-v6.1-opencv-onnxrun


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