ONNX YOLOv7 对象检测项目教程

ONNX YOLOv7 对象检测项目教程

ONNX-YOLOv7-Object-Detection Python scripts performing object detection using the YOLOv7 model in ONNX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-YOLOv7-Object-Detection

1. 项目介绍

本项目是基于 YOLOv7 模型的对象检测项目，使用 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式进行模型部署。YOLOv7 是一种高效的目标检测算法，适用于多种计算机视觉任务。本项目提供了使用 Python 编写的脚本，可以执行图像、视频和摄像头中的实时对象检测。

2. 项目快速启动

环境准备

确保您的计算机上安装了以下依赖：

• Python 3.8 或更高版本
• pip
• OpenCV
• onnxruntime 或 onnxruntime-gpu（如果您有 NVIDIA GPU）

克隆项目

git clone https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-YOLOv7-Object-Detection.git
cd ONNX-YOLOv7-Object-Detection

安装依赖

pip install -r requirements.txt

如果您有 NVIDIA GPU，可以使用以下命令安装 GPU 版本的 onnxruntime：

pip install onnxruntime-gpu

否则，使用以下命令安装 CPU 版本的 onnxruntime：

pip install onnxruntime

下载模型

从 PINTO0309 的模型仓库下载 YOLOv7 模型文件，例如 yolov7-tiny_480x640.onnx，并将其放置在项目的 models 目录中。

运行示例

运行以下任一脚本以进行对象检测：

• 图像检测：python image_object_detection.py
• 摄像头实时检测：python webcam_object_detection.py
• 视频检测：python video_object_detection.py

3. 应用案例和最佳实践

图像对象检测

使用 image_object_detection.py 脚本对图像进行对象检测。确保图像大小与模型输入尺寸相匹配，否则可能影响检测准确性。

摄像头实时检测

使用 webcam_object_detection.py 脚本通过摄像头进行实时对象检测。适合用于监控、互动式展示等场景。

视频对象检测

使用 video_object_detection.py 脚本对视频文件进行对象检测。您也可以将此脚本应用于实时视频流处理。

性能优化

• 根据实际使用场景选择合适的模型尺寸和精度。
• 使用 GPU 加速以提高检测速度。

4. 典型生态项目

• YOLOv7 官方仓库
• PINTO0309 的模型转换工具
• PINTO0309 的模型仓库

请根据具体需求选择和集成适合的生态项目。

ONNX-YOLOv7-Object-Detection Python scripts performing object detection using the YOLOv7 model in ONNX. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-YOLOv7-Object-Detection