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CpDec/FastDeploy

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README

YOLOR准备部署模型

导出ONNX模型

访问YOLOR官方github库,按照指引下载安装,下载yolor.pt 模型,利用 models/export.py 得到onnx格式文件。如果您导出的onnx模型出现精度不达标或者是数据维度的问题,可以参考yolor#32的解决办法

#下载yolor模型文件
wget https://github.com/WongKinYiu/yolor/releases/download/weights/yolor-d6-paper-570.pt

# 导出onnx格式文件
python models/export.py  --weights PATH/TO/yolor-xx-xx-xx.pt --img-size 640

下载预训练ONNX模型

为了方便开发者的测试,下面提供了YOLOR导出的各系列模型,开发者可直接下载使用。(下表中模型的精度来源于源官方库)

模型 大小 精度
YOLOR-P6-1280 143MB 54.1%
YOLOR-W6-1280 305MB 55.5%
YOLOR-E6-1280 443MB 56.4%
YOLOR-D6-1280 580MB 57.0%
YOLOR-D6-1280 580MB 57.3%
YOLOR-P6 143MB -
YOLOR-W6 305MB -
YOLOR-E6 443MB -
YOLOR-D6 580MB -
YOLOR-D6 580MB -

详细部署文档

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https://gitee.com/martinfields/FastDeploy.git
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