树莓派NCNN开发·yolov5

官方预训练模型转换

  1. 下载yolov5-v6.0分支源码解压到本地,并配置基础运行环境。
  2. 下载官方预训练模型
  • yolov5n.pt
  • yolov5s.pt
  • yolov5m.pt
  1. 进入yolov5-6.0目录下,新建文件夹weights,并将步骤2中下载的权重文件放进去。
  2. 修改models/yolo.py文件
    def forward(self, x):
        z = []  # inference output
        for i in range(self.nl):
            x[i] = self.m[i](x[i])  # conv
            bs, _, ny, nx = x[i].shape  # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
            x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()

        return x[0], x[1], x[2]
  1. 命令行执行python3 export.py --weights weights/yolov5n.pt --include onnx --simplify (默认为yolov5n.pt,转换成功会输出一下信息, 转换后的模型存于权重同级目录yolov5n.onnx后缀模型)
ONNX: simplifying with onnx-simplifier 0.4.33...
ONNX: export success, saved as weights/yolov5n.onnx (7.5 MB)
ONNX: run --dynamic ONNX model inference with: 'python detect.py --weights weights/yolov5n.onnx'

Export complete (1.24s)

树莓派NCNN开发·yolov5_第1张图片

  1. onnx转ncnn
  • 编译ncnn源码
  • 利用ncnn库的./onnx2ncnn 工具进行转换onnx2ncnn *.onnx *.param *.bin
  • 优化graph./ncnnoptimize *.param *.bin new.param new_bin 1 0(fp32)/1(fp16)
  • 修改Permute节点维度全部设为0=-1

腾讯NCNN加载推理篇

  • 使用NCNN SDK接口加载推理模型, 后续会放出代码,支持fp16/int8精度。
    树莓派NCNN开发·yolov5_第2张图片
    树莓派NCNN开发·yolov5_第3张图片

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