全志异核多构 AI智能视觉V853开发板测评 - v853 YOLO v5 量化->安装yoloV5

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全志异核多构 AI智能视觉V853开发板测评 - v853 YOLO v5 量化->安装yoloV5 [复制链接]

 

v853 YOLO v5 量化安装yoloV5

在量化yolov5 模型时，需要用onnx-simplifier转换模型，转换后的模型不一定可以用，需要验证一下。这里就使用 YOLOv5 源码提供的 detect.py 测试转换后的 onnx 模型；

3.1 安装yolo V5

• git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
• cd yolov5
• 安装依赖pip3 install -r requirements.txt

3.2 使用yolo v5源码中的detect.py测试onnxsim处理过的模型

• cd yolov5
• python3 detect.py --weights ../yolov5s-sim.onnx --source data/images/bus.jpg --conf-thres 0.5
• 处理结果如下

• 执行完后执行结果保存到runs/detect/exp
• 可以看到输出结果还是非常精确的，模型确认没有问题

3.2.1如果执行上面操作过程中出现ImportError: cannot import name 'ParserError' from 'dateutil.parser'错误的解决方案

• pip3 install python-dateutil
• pip3 install --upgrade python-dateutil

wangerxian

yolo v5算是比较经典的图像识别库了。

freebsder

谢谢分享，一直在跟，一直没看懂，哈哈。

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freebsder 发表于 2022-12-23 16:54 谢谢分享，一直在跟，一直没看懂，哈哈。

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