ONNX-YOLOv7-对象检测项目安装与配置指南

ONNX-YOLOv7-对象检测项目安装与配置指南

ONNX-YOLOv7-Object-Detection Python scripts performing object detection using the YOLOv7 model in ONNX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-YOLOv7-Object-Detection

1. 项目基础介绍

本项目是基于YOLOv7模型进行对象检测的Python脚本集合。它利用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式来运行YOLOv7模型，以实现对图像、视频或网络摄像头中的对象进行检测。项目使用的主要编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• YOLOv7模型：一种用于对象检测的深度学习模型，以其高性能和实时检测能力而闻名。
• ONNX：一个开放的生态系统，允许你在不同的框架和平台之间迁移模型。
• Python：一种广泛使用的编程语言，适用于各种应用程序，包括数据科学和机器学习。
• OpenCV：一个开源的计算机视觉库，本项目用它来处理图像和视频数据。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python（建议版本3.7及以上）
• pip（Python的包管理器）
• ONNX运行时（根据您的硬件配置选择CPU或GPU版本）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开您的命令行工具，使用以下命令克隆项目：

   git clone https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLOv7-Object-Detection.git
   

2. 进入项目目录

   克隆完成后，进入项目目录：

   cd ONNX-YOLOv7-Object-Detection
   

3. 安装项目依赖

   在项目目录中，运行以下命令安装所需的Python包：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果您的系统中有NVIDIA GPU，建议安装ONNX的GPU版本以加快处理速度：

   pip install onnxruntime-gpu
   

   如果没有GPU，则安装ONNX的CPU版本：

   pip install onnxruntime
   

4. 下载ONNX模型

   从PINTO0309的模型仓库下载YOLOv7的ONNX模型。您可以使用项目提供的download_single_batch.sh脚本来下载，或者手动复制脚本中的Google Drive链接进行下载。

   下载后，将ONNX模型文件（例如yolov7-tiny_480x640.onnx）复制到项目的models目录中，并根据需要调整Python脚本中的文件名。

5. 运行示例脚本

   现在您可以运行项目中的示例脚本来进行对象检测：

   • 图像检测：

     python image_object_detection.py
     

   • 摄像头检测：

     python webcam_object_detection.py
     

   • 视频检测：

     python video_object_detection.py
     

以上就是ONNX-YOLOv7-对象检测项目的详细安装与配置指南。按照以上步骤操作，您应该能够成功运行项目并开始进行对象检测。

ONNX-YOLOv7-Object-Detection Python scripts performing object detection using the YOLOv7 model in ONNX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-YOLOv7-Object-Detection