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RSS订阅原创 YOLO训练出来的的PT模型转ONNX，ONNX转RKNN教程（Ultralytics篇）
使用Ultralytics工具下的YOLO检测算法，并部署到国产RK3588开发板测试下效果。本文使用的是yolov8-p2训练完的模型作为参考。
2024-11-14 18:51:08
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原创 yolov11pt模型导出为onnx时，平台IR版本不适配问题。
其他平台转换onnx模型时可能对其format版本（即IR版本）有要求，目前yolov11环境中将pytorch模型转换输出的onnx模型format版本为onnx v9，而在其他平台部署测试的需求为onnx v8。原文出自于： https://www.bilibili.com/read/cv18982701/(2)修改当前onnx模型的版本。(1)查看当前onnx模型的版本。
2024-10-27 14:41:53
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原创 YOLOv11改进 | YOLOv11引入MobileNetV4
MobileNetV4（MNv4）是针对移动设备推出的新一代MobileNet模型，它采用了通用高效的架构设计。核心部分包括了Universal Inverted Bottleneck (UIB) 搜索模块、专为移动加速器定制的Mobile MQA注意力块以及通过优化的神经结构搜索（NAS）配方。这些组件的结合使得MNv4模型在多种硬件平台上实现了大多数Pareto最优性能。
2024-10-26 16:15:35
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空空如也
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