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onnx_tflite_yolov3:转换工具,可将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型(YOLO v3 PyTorc...
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2021-05-18
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介绍 一种转换工具,可将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型(YOLO v3 PyTorch> ONNX> TensorFlow> TF Lite)和TensorRT模型(dynamic_axes分支)。 先决条件 python3 torch==1.3.1 torchvision==0.4.2 onnx==1.6.0 onnx-tf==1.5.0 onnxruntime-gpu==1.0.0 tensorflow-gpu==1.15.0 码头工人 docker pull zldrobit/onnx:10.0-cudnn7-devel 用法 1.下载预训练的Darknet权重: cd weights wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 2.将YOLO v3模型从Darknet权重转换为ONNX模
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onnx_tflite_yolov3-master.zip (61个子文件)
onnx_tflite_yolov3-master
cfg
yolov3-tiny-3cls.cfg 2KB
yolov3-tiny-1cls.cfg 2KB
yolov3-spp-3cls.cfg 8KB
yolov3-spp-pan-scale.cfg 10KB
yolov3-spp.cfg 8KB
csresnext50-panet-spp.cfg 10KB
yolov3s.cfg 8KB
yolov3-spp3.cfg 9KB
yolov3-spp-1cls.cfg 8KB
yolov3.cfg 8KB
yolov3-1cls.cfg 8KB
yolov3-spp-matrix.cfg 13KB
yolov3-tiny.cfg 2KB
fix_reshape.py 299B
tflite_debug.py 1KB
onnx_infer.py 527B
train.py 23KB
utils
utils.py 39KB
datasets.py 33KB
parse_config.py 2KB
gcp.sh 10KB
__init__.py 0B
google_utils.py 3KB
adabound.py 11KB
torch_utils.py 6KB
.github
ISSUE_TEMPLATE
--bug-report.md 702B
--feature-request.md 742B
onnx_detect.py 7KB
test.py 9KB
detect.py 7KB
prep.py 6KB
tflite_detect.py 8KB
tf_detect.py 8KB
requirements.txt 790B
weights
download_yolov3_weights.sh 896B
models.py 19KB
LICENSE 34KB
tf_infer.py 763B
README.md 4KB
tflite_infer.py 1KB
data
coco.data 110B
coco_64img.txt 4KB
5k.shapes 39KB
coco_1img.data 112B
coco_16img.data 114B
coco_1cls.data 111B
coco_1img.txt 53B
coco_1cls.txt 265B
coco_16img.txt 912B
samples
bus.jpg 476KB
zidane.jpg 165KB
trainvalno5k.shapes 916KB
coco_64img.data 114B
coco.names 621B
get_coco_dataset_gdrive.sh 575B
5k.txt 259KB
get_coco_dataset.sh 2KB
coco_paper.names 702B
.gitignore 4KB
onnx2tf.py 379B
examples.ipynb 860KB
共 61 条
- 1
资源评论
- 申增浩2023-07-27这个文件提供了一个非常实用的工具,可以方便地将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型和TensorRT,为使用者带来很大的便利。
- 是因为太久2023-07-27该文件中的转换工具很简单易懂,使用起来没有太多的复杂性,即使是对于没有太多经验的使用者来说,也能够很快上手。
- 思想假2023-07-27作者的转换工具对于将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型和TensorRT非常有帮助,能够简化这个过程,省去了使用者大量的时间和精力。
- Period熹微2023-07-27作者将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型和TensorRT的整个过程进行了详细的讲解,配有一些示例代码,使得读者可以更加深入地理解转换的原理和方法。
- 爱吃番茄great2023-07-27这个文件提供了一个完整的转换过程,并且提供了所使用的框架的详细说明,对于想要转换YOLO v3暗网权重的用户来说非常有参考价值。
吴玄熙
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