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模型训练,根据不同的模型5l、5s等调整训练值。
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 77 --data lamp.yaml --weights yolov5s.pt --resume
python3 train.py --img 640 --batch 6 --epochs 60 --data lamp.yaml --weights yolov5l.pt
GTX1060显卡下,5l –batch设为6,5s设为16,迭代次数300(5s),60(5l),加—resume参数从上次训练结束的模型后继续训练。
训练生成的结果yolov5->run->train->weights下best.pt及last.pt
Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。
ONNX_ML=1 pip install onnx
也可以下载后安装。https://github.com/onnx/onnx
ncnn是腾讯开发的一个专门针对移动设备(尤其是android)的开源深度学习前向框架。
$ git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
$ cd ncnn
$ git submodule update --init
sudo apt install build-essential git cmake libprotobuf-dev protobuf-compiler libvulkan-dev vulkan-utils libopencv-dev
wget https://sdk.lunarg.com/sdk/download/1.2.154.0/linux/vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz?Human=true -O vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz
tar -xf vulkansdk-linux-x86_64-1.2.154.0.tar.gz
export VULKAN_SDK=$(pwd)/1.2.154.0/x86_64
wget -qO - https://packages.lunarg.com/lunarg-signing-key-pub.asc | sudo apt-key add -
sudo wget -qO /etc/apt/sources.list.d/lunarg-vulkan-1.2.162-focal.list https://packages.lunarg.com/vulkan/1.2.162/lunarg-vulkan-1.2.162-focal.list
sudo apt update
sudo apt install vulkan-sdk
cd ncnn
mkdir -p build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DNCNN_VULKAN=ON -DNCNN_SYSTEM_GLSLANG=ON -DNCNN_BUILD_EXAMPLES=ON ..
make -j$(nproc)
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