Yolov5：从PyTorch到ONNX再到CoreML和TFLite-ITADN社区

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本文介绍了如何将基于PyTorch的YOLOv5模型转换为ONNX格式，并进一步优化为适用于iOS设备的CoreML以及Android设备的TFLite模型。该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。使用风险自负。 GPU速度是在V100 GPU上以批处理大小为32的情况下测量的，针对超过5000张COCO val2017图像进行端到端时间测试，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。更新历史： - 2021年1月5日：引入nn.SiLU()激活函数，并进行了记录。 - 2020年8月13日：采用nn.Hardswish()激活，支持自动下载数据和原生AMP功能。 - 2020年7月23日：优化了模型定义、训练过程以及mAP性能。 - 2020年6月22日：更新包括新的刀头设计、减少参数数量及提升速度与mAP值。 - 2020年6月19日：作为新默认设置，用于较小的检查点和更快推断。预训练模型： | 模型 | 尺寸 | AP VAL | AP测试 | AP50 | V100速度（FPS） | | ---- | ---- | ------ | ----- | ---- | -------------- | | 玻璃纤维640 | - |- |- |- | 参数数量： - 玻璃纤维：36.8 注意，此表格仅展示了部分信息，并未列出所有预训练模型及其详细性能数据。

Yolov3在PyTorch中从ONNX到CoreML再到TFLite

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本文介绍了如何使用PyTorch将YOLOv3模型通过ONNX格式转换为CoreML和TFLite格式的过程和技术细节。通知：存储库现在分为两个分支： - 主分支（推荐）：与所有模型和方法向前兼容。 ``` $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov3 # master branch (default) ``` - 存档分支：向后兼容原始 .cfg 模型，不再维护。 ``` $ git clone -b archive https://github.com/ultralytics/yolov3 # archive branch ``` GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。以下是预训练检查站模型的相关信息： - AP VAL: 43.3 - AP 测试：43.3 - AP 50：63.0 - GPU 时间：4.8 毫秒 - 参数量：208M，156.4B 跳板 - AP VAL: 44.3 - AP 测试：44.3 - AP 50：64.6 - GPU 时间：4.9 毫秒 - 参数量：204M，157B

Yolov5_for_RKNN:从PyTorch到ONNX再到RKNN的YOLOv5

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简介：该项目提供了一个将YOLOv5模型从PyTorch框架转换为RKNN（Rockchip神经网络编译器）所需的步骤和代码，包括中间使用ONNX格式。适合需要在RK3399等Rockchip平台上部署的开发者。环境要求：Python版本 >= 3.6 模型训练： ``` python3 train.py ``` 模型导出： ``` python3 models/export.py --weights xxx.pt ``` 转换RKNN: ``` python3 onnx_to_rknn.py ``` 模型推理： ``` python3 rknn_detect_yolov5.py ``` 注意事项：如果训练尺寸不是640，那么锚点（anchors）会自动聚类重新生成。生成的结果在训练时会在控制台打印出来，或者可以通过动态查看torch模型类属性获取。若使用的锚点不匹配，则会出现问题。建议：当训练尺寸为非640大小时，在开始训练前先通过聚类得到新的锚点，并将这些新锚点写入到模型配置文件中后再进行训练。这样可以避免在RKNN平台上预测不准的问题出现。另外，记得在启动训练参数时加入 `--noautoanchor` 选项以确保手动设置的锚点被正确使用。

ONNXToCaffe: 从PyTorch到ONNX再到Caffe，或其它深度学习框架...

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本文介绍了如何将基于PyTorch开发的模型转换为ONNX格式，并进一步转化为Caffe及其他深度学习框架可以使用的模型。这一过程简化了跨平台部署机器学习模型的过程。代码主要来自两个GitHub项目：MTlab的onnx2caffe和另一个用户的onnx2caffe。感谢他们的贡献。将ONNX模型转换为Caffe模型涉及将ONNX操作转化为Caffe层，这不仅包括上述项目的贡献，还包括许多其他修改过的Caffe分支（如ssd-caffe）。需要注意的是，此工具仅支持ONNX opset_version=9版本的转换工作。通过使用这个工具，可以实现从PyTorch到Caffe模型的转换。同样地，也可以将TensorFlow模型转化为用于推理任务的Caffe格式。为了使用该工具进行转换操作，你需要安装一些依赖项：caffe（支持Python）和可选的pytorch（如果要直接处理ONNX文件）。此外，请确保你已经设置了protobuf运行环境以支持相关的功能。

从PyTorch到ONNX和TorchScript的转换方法

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本篇文章详细介绍了如何将使用PyTorch开发的模型转换为ONNX和TorchScript格式的方法及应用场景，帮助开发者实现跨平台部署。本段落主要介绍了如何将Pytorch模型转换为ONNX或TorchScript格式，并提供了有价值的参考内容。希望能对大家有所帮助，请跟随我们一起详细了解吧。

从PyTorch到ONNX和TorchScript的转换方法

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本文介绍了如何使用PyTorch模型，并将其导出为ONNX和TorchScript格式的过程与技巧，帮助开发者灵活部署深度学习模型。本段落将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型（.pt、.pth）转换为ONNX格式，并将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。为了正常运行ONNX，我们需要安装最新的Pytorch。你可以选择源码安装： ``` git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch cd pytorch mkdir build && cd build sudo cmake .. -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6 -DUSE_MKLDNN=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ```

深度学习模型转换详解（PyTorch到ONNX再到NCNN）

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本文详细介绍如何将基于PyTorch框架构建的深度学习模型转换为ONNX格式，并进一步优化至NCNN引擎的过程与技巧。深度学习之模型转换（PyTorch到ONNX再到NCNN），适用于使用深度学习框架NCNN进行嵌入式移动端的模型部署。

FPGA从入门到实战再到精通

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本书旨在为读者提供从零开始学习FPGA的全方位指导，涵盖基础理论、设计实践及高级技术，帮助读者逐步成为FPGA领域的专家。 FPGA开发的学习可以分为六个阶段的书籍：从入门到实战再到精通，适合初学者和工程应用者阅读。

ArcFace和RetinaFace模型从MXNet到ONNX的转换：arcface_retinaface_mxnet2onnx

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本项目致力于将ArcFace与RetinaFace模型从MXNet框架迁移到ONNX格式，实现跨平台部署，便于在不同环境中应用。更新了两个模型：码 jks7 和码 otx7。在 mxnet 符号中，BN 有 fix_gamma 参数，如果设置为 true，则将 gamma 设置为 1 并且其梯度设为 0。在 retinaface_mnet025_v1 模型的 conv_3_dw_batchnorm 层中，fix_gamma 被设置为 true，但实际权重值显示为 0.000007107922556315316（可以通过 Netron 查看）。然而，在前向 mxnet 模型的 conv_3_dw_batchnorm 层中，gamma 值可能与原始模型不同。已修复 bn gamma 并上传了更新后的模型：retinaface_mnet025_v1 和 retinaface_mnet025_v2。此外，还更新了 Retinaface 以修正 soft 相关问题。

PID教程从入门到精通再到深入理解

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本教程旨在系统讲解PID控制原理与应用，适合初学者快速上手，并带领读者逐步深入掌握PID算法优化及高级应用场景。对于初学者来说，学习PID控制有两个推荐的书籍可以帮助入门并了解如何调整参数。

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Yolov5：从PyTorch到ONNX再到CoreML和TFLite

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