当前位置: 首页 > article >正文

使用OpenCV DNN推理YOLOv5-CLS转换后的ONNX分类模型

YOLOv5是一种先进的目标检测算法,而YOLOv5-CLS则是YOLOv5的一个变种,专门用于图像分类任务。为了在实际应用中使用YOLOv5-CLS模型,我们需要将其转换为Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式,并使用OpenCV DNN库来进行推理。

步骤1: 安装OpenCV和ONNX 首先,你需要确保已经安装了OpenCV和ONNX。可以通过以下命令来安装:

pip install opencv-python
pip install onnx

步骤2: 转换YOLOv5-CLS为ONNX格式 在这一步,我们将使用YOLOv5的官方代码库将YOLOv5-CLS模型转换为ONNX格式。请按照以下步骤进行操作:

  1. 克隆YOLOv5的官方代码库:
    git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
    

  2. 进入yolov5目录,并下载预训练的YOLOv5-CLS模型权重:
    cd yolov5
    wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s6.pt
    

  3. 运行export.py脚本来将模型转换为ONNX格式:
    python export.py --weights yolov5s6.pt --include onnx --img 640
    

    此步骤将生成一个名为'yolov5s6.onnx'的文件,这就是我们要使用的YOLOv5-CLS模型的ONNX版本。

    步骤3: 使用OpenCV DNN进行推理 现在,我们已经准备好进行推理了。下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用OpenCV DNN库加载和运行YOLOv5-CLS模型:

    import cv2
    
    # 加载YOLOv5-CLS模型
    net = cv2.dnn.readNetFromONNX("yolov5s6.onnx")
    
    # 加载图像
    image = cv2.imread("test.jpg")
    
    # 创建blob并设置输入
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255., (640, 640), swapRB=True)
    net.setInput(blob)
    
    # 进行推理
    output = net.forward()
    
    # 解析推理结果
    classes = open("coco.names").read().strip().split("\n")
    for detection in output[0, 0]:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            label = f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}"
            print(label)
    
    # 显示图像
    cv2.imshow("Image", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

    请注意,上述代码中我们假设已经有一个名为'test.jpg'的测试图像和一个包含类别名称的 'coco.names' 文件。

    结论: 本文介绍了如何使用OpenCV DNN库来进行YOLOv5-CLS模型的推理。我们首先将YOLOv5-CLS模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV DNN库加载和运行该模型进行图像分类。通过按照本文提供的步骤和示例代码,你可以轻松地在实际应用中使用YOLOv5-CLS模型进行图像分类任务。


http://www.kler.cn/a/37524.html

相关文章:

  • C++学习之static关键字小结
  • 数学建模———层次分析法及其matlab语法,函数和代码实现
  • ylb-接口12提供用户信息
  • 【数据结构】树与二叉树(中)
  • 【Redis】Transaction(事务)
  • 深度学习与神经网络
  • 三菱以太网通讯模块在哪
  • 代码模版-vue使用axios调用请求
  • DuiLib的消息传递机制
  • 【SA8295P 源码分析】41 - SA8295所有镜像位置、拷贝脚本、生成QFIL包
  • 前端面试题-JS(四)
  • Python(十)变量
  • 【AIGC】AIGC程序记录
  • 为了实现上网自由,我做了一个多功能串口服务器
  • ElasticSearch入门教程--集群搭建和版本比较
  • 100种思维模型之路径依赖思维模型-98
  • 人工智能(pytorch)搭建模型18-含有注意力机制的CoAtNet模型的搭建,加载数据进行模型训练
  • nginx路由
  • 计算机网络 day7 扫描IP脚本 - 路由器 - ping某网址的过程
  • git下载源码及环境搭建下载源码之后端(一)