- 博客(7)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Yolov8：训练模型并部署到安卓端
在 fire 文件夹下新建一个 fire.yaml文件，具体内容如下train： 训练图片路径val：验证图片路径test: 测试图片路径names: 训练的类名称集合修改yolov8.yaml，nc后面的参数改为训练的类数量。
2024-08-10 10:37:43
9346
5
原创 yolov5：使用NCNN将模型部署到Android端
解压后，打开文件夹，并将best.onnx复制到该文件夹的对应位置，地址栏输入cmd后，在打开的命令行窗口输入例如onnx2ncnn.exe best.onnx best.param best.bin回车即可，原文件夹生成了需要的bin文件和param文件。当我们训练好了自己的检测模型后，就需要一种中介，通过它在不同的框架之间进行转换，Open Neural Network Exchange 简称 ONNX，意思是开放神经网络交换格式，它就是我们需要的中介。这个百度上有很多对应的经验体，随便找一个。
2024-07-31 11:35:35
2899
2
原创 yolov5的完整部署
File -> Settings -> Project:yolov5 -> Python Interpreter -> add -> Conda Enviroment -> Existing Enviroment -> 选择你的虚拟环境路径 -> ok。下载完整代码后，并把下面的YOLOv5s下载到上面项目文件的目录下，它是模型的预训练权重文件，官方提供了5个模型训练权重，也可把其他文件也下载本地，进行对比。下载并安装后，配置下载镜像源，因为有的库的服务器在国外，我们直接安装会很慢，这时候需要。
2024-07-26 14:00:39
3439
3
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人