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将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型格式。

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简介：
Yolov3-tiny2ONNX2TRT能够将您的Yolov3-tiny模型转化为TRT模型，以便于在NVIDIA Jetson TX2设备上运行。Jetpack版本为Jetpack 4.2，操作系统为Ubuntu 18.04，TensorRT版本为5.0.6.3，CUDA版本为10.0，以及cuDNN版本为7.3.1。此外，还使用了Python 2.7、NumPy 1.16.1、ONNX 1.4.1、PyCUDA 2019.1.1和Pillow 6.1.0，以及wget 3.2。 特别需要注意的是，自定义设置在data_processing.py中进行了配置：在第14行定义了LABEL_FILE_PATH为/home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt，而在第19行定义了CATEGORY_NUM为80。 同时，yolov3_to_onnx.py脚本的第778行涉及图像尺寸处理。

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  • 将Yolov3-Tiny-Onnx转为TensorRT TRT模型
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    简介：本文介绍如何使用YOLOv3-Torch2TRT工具，便捷地将基于PyTorch的YOLOv3及其简化版（tiny）模型转换成高性能的TensorRT格式，以实现更快的推理速度。 YOLOv3-Torch2TRT介绍通过torch2trt Python API将YOLOv3和YOLOv3-tiny（PyTorch版本）转换为TensorRT模型。首先，安装克隆仓库： ``` git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git ``` 下载预先训练的权重： ```bash cd weights/ bash download_weights.sh ``` 需要两个特殊的Python包：张量火炬2trt。由于YOLO中的升采样操作，根据torch2trt API介绍，您需安装特定版本并使用插件。 检查torch2trt API: ```python python3 check.py ``` 推理加速技术： - FP16 TensorRT 以下是TITAN xp的一些结果： 型号名称 输入尺寸 FPS（FP16 整个模式） 重写后的文本去除了所有链接和联系方式，保留了原始内容的完整性。
     
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    本教程详细介绍了如何将H5格式的深度学习模型转换为.kmodel、.tflite和.pb等不同框架所需的格式，便于跨平台部署。 针对K210或其他AI嵌入式设备提供代码转换服务，支持训练、优化及转化等相关内容，并实现端到端的模型训练和转换。
     
  • ONNXMLTools：支持将模型转换为ONNX格式
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    ONNXMLTools是一款强大的工具包，它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换（ONNX）格式，助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包：Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML（实验性）、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器，请查看相关文档。 您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools，例如： ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装： ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```
     
  • 将YOLOV5模型转换为OM格式的脚本
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    这段简介可以这样描述： 该脚本旨在实现从PyTorch框架下的YOLOv5模型向OpenMind（假设OM代表OpenMind）计算图格式进行高效、准确地转换，以适应特定硬件平台的需求。 YOLOV5转换模型为om模型文件的脚本可以用于将YOLOV5训练好的模型格式转换成OM（Open Model）格式，以便在特定硬件平台上进行部署和推理。这一过程通常涉及使用相应的工具或库来读取YOLOV5的权重和其他配置信息，并输出符合目标平台要求的二进制文件或其他形式的模型文件。 具体实现时可能需要考虑以下几个方面： 1. 确保安装了必要的软件包，如OpenVINO Toolkit。 2. 使用适当的脚本或者命令行工具来执行转换操作。这通常包括指定输入和输出路径、选择正确的模型架构配置等步骤。 3. 验证生成的OM文件是否正确，并测试其在目标设备上的性能表现。 这样的转换过程能够帮助开发者更高效地利用YOLOV5进行实际应用开发，尤其是在需要跨平台部署的情况下非常有用。
     
  • Yolov3-Tiny检测模型
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    简介：Yolov3-Tiny是一种轻量级目标检测模型，基于YOLOv3架构简化而来，在保持较高精度的同时大幅减少了计算资源需求，适用于移动设备和IoT场景。 基于TensorFlow实现Yolov3-tiny检测网络，并直接加载官方提供的权重文件来给模型参数赋值，而不是使用.h5或.pb格式的模型。若要使用纯TensorFlow实现Yolov的其他版本，可以参考此代码进行修改和扩展。使用的TensorFlow版本为1.11，Python版本为3.5。文件中包含所需的权重文件。
     
  • ONNX2Keras：将ONNX模型图转为Keras模型格式
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    ONNX2Keras是一款工具，能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式，助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。 函数定义如下： ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括： - onnx_model：要转换的ONNX模型。 - input_names：包含图形输入名称的列表。 - input_shapes（可选）：覆盖输入形状（实验性功能）。 - name_policy（可选）：设置为`name_policy`, `short` 或 `default`，用于控制图层名称生成策略（实验性功能）。 - verbose (默认为True) ：是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求（实验性功能）。 使用示例： ``` import onnx from onnx2 import * ```
     
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    本资源提供YOLOv3和YOLOv3-Tiny、YOLOv4及其Tiny版本的预训练模型免费下载，适用于快速部署目标检测任务。 yolov3-tiny预训练模型、yolov3预训练模型、yolov4 预训练模型以及 yolov4-tiny预训练模型全部打包在一个压缩文件中。
     
  • 将obj模型转为gltf和b3dm格式
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    本教程详细介绍了如何将OBJ模型文件转换为GLTF和B3DM格式，适用于需要优化3D模型以用于Web或特定平台应用的用户。 Java实现将OBJ模型转换为支持Cesium的GLTF文件和B3DM文件，并生成tileset.json以及为B3DM模型添加属性信息。
     
  • 3D模型转Gltf：将3D模型（STL、IGES、STEP、OBJ、FBX）转换并压缩为Gltf格式
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    本工具提供便捷服务，可将多种3D模型文件（如STL、IGES、STEP、OBJ和FBX等）高效转换并优化为轻量级的GLTF格式，便于在线展示与分享。 3DModelConvertToGltf 是一个统一的模型格式转换工具。该项目的主要原因是我在Web上显示STEP和IGES模型遇到了问题，市场上现有的web3d类库不支持这些格式，并且用户直接上传的STL文件会消耗大量带宽或CDN流量，将其转换为压缩后的gltf更为合适。 以下是几种资产模型在不同格式下的效果比较： - STL 资产：/test.stl - 转换时间：2368.890毫秒 - 原始大小尺寸：7.6兆字节 - 后转换大小尺寸：86 KB - IGES 资产：/测试图1 - 转换时间：1641.226ms - 原始大小尺寸：1 M - 后转换大小尺寸：111 KB - STEP 资产: /test.stp - 转换时间：2969.200毫秒 - 原始大小尺寸：5.1兆字节 - 后转换大小尺寸：217 KB - FBX 资产:/ Samba Dancing.fbx - 转化时间：<1000ms - 原始大小尺寸:3.7兆字节 - 后转化后大小尺寸：614 KB 支持的输入格式包括 STL / IGES / STEP / OBJ / FBX，输出格式则为 GLTF 和 GLB。 我将这一想法整理成了一篇博客文章。如果您不是中文母语人士，则可以使用Google翻译工具来阅读我的博客内容。