随笔分类 - 深度学习
摘要：本篇是总目录的其中一个分支，欢迎查阅总目录 https://www.cnblogs.com/xixixing/p/18501624 训练都是基于python的，所以安装在虚拟环境里。不推荐更改系统自带的python版本，例如ubuntu20.04的终端gnome-terminal依赖系统自带的pyt
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摘要：1、pt转onnx或engine from ultralytics import YOLO model = YOLO("best.pt") model.export(format="onnx") # model.export(format="engine") # 预测看下效果 onnx_model
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摘要：1、标注样本 使用labelImg标注样本，注意选择YOLO模式 labelImg下载地址 github.com 2、安装ultralytics包 先进入到自己创建的conda环境中，把包安装到该环境里 pip install ultralytics 如果已经有了ultralytics，可以更新最新
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摘要：一点提醒 如果是GeForce GTX 1050（算力61）等算力一般的显卡，不建议安装较新版本的软件，否则可能在onnx转engine时提示Unsupported SM: 0x601等错误，这个是TensorRT版本过高导致的。 重新安装低版本的TensorRT 8.6.1时，又提示tensorr
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摘要：其他模型转paddle，PaddlePaddle/X2Paddle: Deep learning model converter for PaddlePaddle. (『飞桨』深度学习模型转换工具) (github.com) 方式一，api转换，X2Paddle/x2paddle_api.md at
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摘要：由于官方已经编译好的opencv版本较旧，所以本地编译。 除了指定opencv路径以外（不指定会自动下载，版本较旧），其他所有按官方步骤进行 FastDeploy/build_on_win_with_gui.md at release/1.0.5 · PaddlePaddle/FastDeploy
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摘要：版本： TensorRT-8.5.3.1.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6 cuda_11.8.0_522.06_windows cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive Zlib OpenCV 4.7.0 安装
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摘要：本文是按照 tensorrtx/yolo11 at master · wang-xinyu/tensorrtx (github.com) 要求的版本进行下载安装，跨大版本不推荐，到处是坑、坑、坑~ 默认已经安装了VS2022、英伟达显卡的最新版本驱动。 1、cuda 11.8 下载地址：CUDA T
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摘要：.pt和.pth文件都是用于保存PyTorch模型的文件格式，习惯上： .pt是完整的模型（full model）：包括模型的架构和权重。 .pth只有模型的权重（weights） .pt的保存与加载 import torch # 假设有一个训练好的模型 model torch.save(model
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摘要：OpenCV里可以直接使用的模型： readNetFromTorch # 注意是torch而不是pytorch，所以要的模型是.t7格式的。 readNetFromTensorflow readNetFromONNX readNetFromCaffe readNetFromDarknet 案例： O
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摘要：1、下载 NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer EA是提前发布的不稳定版本,GA是经过完备测试的稳定版 解压后，我放到了C盘 从名字可以看出对应的cuda版本、cudnn版本。下载对应的cuda、cudnn。onnxruntime、cuda、
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摘要：可以自己编译，也可以省事用已有的。注意版本对应。 下载地址： cuDNN（进去就知道下载的CUDA版本了）：cuDNN Archive | NVIDIA Developer CUDA：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ，把下载链接里的.com改为.cn，
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摘要：Yolov5家族模型从小到大：n、s、m、l、x 下载地址 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases YOLOv5结构讲解 https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/107704462 深入
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摘要：改变亮度、对比第、角度、镜像 from PIL import ImageEnhance import os import numpy as np from PIL import Image def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 ima
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摘要：pytorch训练yolov5s.pt，之后转onnx。 以检测条形码为例，1分类问题，训练yolov5s.pt。 1、github上下载yolov5程序以及pt模型文件，https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 2、data文件夹里，images
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摘要：无论用什么框架训练的模型，推荐转为onnx格式，方便部署。 支持onnx模型的框架如下： TensorRT：英伟达的，用于GPU推理加速。注意需要英伟达GPU硬件的支持。 OpenVino：英特尔的，用于CPU推理加速。注意需要英特尔CPU硬件的支持。 ONNXRuntime：微软，亚马逊 ，Fac
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