darknet cpp weights模型转换成ONNX模型

HELLOWORLD2424

于 2021-10-26 15:19:24 发布

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文章标签： pytorch 人工智能 python

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HELLOWORLD2424/article/details/120972495

这篇博客详细介绍了如何将PyTorch的YOLOv4模型转换为ONNX格式。首先，你需要从指定链接下载代码文件。接着，安装onnxruntime的1.9.0版本。然后，在项目data目录下准备模型的配置文件、权重文件和测试图片。在demo_onnx.py中修改模型类别数和类别names路径。最后，运行转换脚本，设置batchsize为1。转换完成后，会生成ONNX模型及预测结果图片。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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1. 下载转换需要的代码文件

在下面地址下载代码文件

https://gitee.com/liangjiaxi2019/pytorch-YOLOv4

2. 安装onnxruntime

这里使用的是1.9.0版本的onnxruntime

pip3 install onnxruntime==1.9.0

3. 准备模型以及配置文件

在项目的data目录下准备转换需要的文件

需要模型架构的cfg文件,表示类别names文件,模型的权重weights文件以及一张测试图片
在这里插入图片描述

4.修改代码配置

修改demo_onnx.py文件
第56行写上当前模型预测的类别数目, 修改64行,改成实际模型的类别names文件

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