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项目简介
本项目是一个Python脚本集合，专注于YOLOv5模型的推理加速。借助OpenCV DNN、OpenVINO、TensorRT、MNN和ncnn等多种深度学习框架，可在不同硬件平台上实现YOLOv5模型的快速推理，适用于实时视频监控、自动驾驶等场景。
项目的主要特性和功能
- 多框架支持：集成OpenCV DNN、OpenVINO、TensorRT、MNN和ncnn等框架，提供多样的推理选择。
- 模型转换：支持将PyTorch模型转换为ONNX格式，还能进一步转换成各框架所需格式。
- 实时推理：可对视频流或静态图像进行实时物体检测，并输出可视化结果。
- 性能优化：通过框架优化工具和参数调整，提升推理速度和效率。
- 跨平台兼容：能在不同操作系统（如Ubuntu）和硬件配置（如CUDA GPU）上运行。
安装使用步骤
环境配置
- 安装Python 3.7及以上版本。
- 安装必要依赖库，如PyTorch、OpenCV、OpenVINO、TensorRT、MNN和ncnn。
- 若使用GPU加速，需配置CUDA和cuDNN。
模型准备
- 下载YOLOv5的预训练模型权重文件。
- 用提供的脚本将模型转换为ONNX格式。
模型转换
- 使用
export_onnx.py脚本把PyTorch模型转为ONNX格式。 - 根据需求，将ONNX模型转为OpenVINO、TensorRT、MNN或ncnn所需格式。
运行推理
- 使用对应脚本（如
cv_dnn_infer.py、openvino_acc.py、tensorrt_acc.py等）进行推理。 - 通过命令行参数指定输入文件（图像或视频）和模型文件路径。
示例命令
- 使用OpenCV DNN：
bash python cv_dnn_infer.py --inputsize 512 --onnx yolov5s.onnx --data images - 使用OpenVINO：
bash python openvino_acc.py -m yolov5s.xml -d 1.avi - 使用TensorRT：
bash python tensorrt_acc.py -o yolov5s.onnx -i 512 -d 1.avi - 使用MNN：
bash python mnn_acc.py -t trans -o 'yolov5s.onnx' - 使用ncnn：
bash python ncnn_acc.py -t infer -d 1.avi
注意事项
- 确保所有依赖库和框架正确安装与配置。
- 依据硬件环境和需求选择合适的框架与优化参数。
- 视频输入时，确保视频文件路径正确且格式受支持。
- 图像输入可以是单个图像文件或图像文件夹。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】