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YOLOv3和YOLOv3-tiny（PyTorch版本）已通过TensorRT模型转换。

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简介：
YOLOv3-Torch2TRT的介绍阐述了利用torch2trt Python API，将YOLOv3和YOLOv3-tiny（基于PyTorch实现的版本）成功转化为TensorRT模型的流程。首先，需要通过以下步骤进行安装：克隆仓库git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git，随后下载预先训练好的权重文件，并进入相应的权重目录$ cd weights/$ 执行脚本bash download_weights.sh。为了满足YOLO模型中升采样操作的需求，并且遵循torch2trt API的建议，需要安装相应的插件来获取该版本的张量火炬2trt。具体的安装参考信息可查阅：检查torch2trt API python3 check.py。为了实现推理加速，采用了FP16 TensorRT技术。以下是TITAN xp平台上的部分性能测试结果：

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  • YOLOv3-Torch2TRT：将YOLOv3及YOLOv3-tiny(PyTorch版)转为TensorRT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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    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。
     
  • YoloV3、YoloV3-Tiny、YoloV4及YoloV-Tiny预训练模型下载
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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。
     
  • TensorFlow-YOLOv4-TFLite: YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, 和 YOLOv3-tiny 在 T...
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    简介：此项目实现YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv3及YOLOv3-tiny模型在TensorFlow框架下的转换至TFLite格式，适用于移动设备与嵌入式系统。 TensorFlow-YOLOv4-TFLite 是在 Tensorflow 2.0 中实现的 YOLO v4 和 YOLO v4-tiny 版本。该项目可以将YOLO v4、YOLO v3以及YOLO tiny 的.weights 文件转换为.pb、.tflite和trt格式，以便生成 TensorFlow、TensorFlow Lite 和 TensorRT。 性能演示版 # 将darknet权重转换成tensorflow ## YOLOv4 python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 ## YOLOv4-tiny python save_model.py --weights ./data/
     
  • Yolov3-Tiny车辆检测模型及相关文件（yolov3-tiny.weights, yolov3-tiny.cfg, obj.names）
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    简介：本资源提供轻量级YOLOv3-Tiny车辆检测模型，包括预训练权重(yolov3-tiny.weights)，配置文件(yolov3-tiny.cfg)及类别名称(obj.names)，适用于嵌入式设备和实时应用。 进行OpenCV-YOLO-Tiny车辆检测需要的模型文件包括yolov3-tiny.weights、yolov3-tiny.cfg以及obj.names。
     
  • yolov3-tiny-onnx.zip
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    YOLOv3-Tiny-ONNX 是一个轻量级的对象检测模型，基于YOLOv3架构简化版，已转换为ONNX格式，适用于资源受限环境中的实时目标检测任务。 关于yolov3-tiny的cfg文件、yolov3的weights权重文件以及使用cfg和weights转换好的onnx模型的相关资源，在文章完成后会通过百度云链接的形式提供，具体链接会在文章中给出。
     
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    YOLOv3-Tiny-Conv-15是一种轻量级目标检测模型，基于YOLOv3架构简化而来，通过减少网络层数至仅保留15层卷积层，实现资源消耗最小化同时保持较好的实时检测性能。 ./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15 这段文字描述了一个命令行操作，用于使用Darknet框架将预训练的YOLOv3 Tiny模型权重文件拆分成两个部分。具体来说，该指令会生成一个包含前15层参数的新权重文件yolov3-tiny.conv.15。
     
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    本资源提供YOLOv3-Tiny模型的一个变种版本，移除了原始结构中的最后十五个卷积层，适用于计算资源有限的设备。下载后请解压使用。 在yolov3中，yolov3-tiny.cfg框架对应的预训练权重可以使用命令`./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15`来提取前15层的权重。