【Atlas】华为Altas各版本yolo的onnx转om模型

查阅文档内容翻页-->开发课程-->开发者课程-->图片分类应用开发入门教程。

二、利用ATC工具将onnx转成om模型，这里我是在200dk A2开发板上直接转的，此开发板是自带atc工具的，转om指令如下：这里需要注意的是用netron打开onnx模型看下，输入端写的啥，写的x就写x：写的image就把x改成image，version那里就对应自己的华为开发板是啥，可以在开发板里面输入 npu-smi info 查看卡的类型，Ascend301B的卡就是我这个指令。注意：开发板需要先分区资源，不然运行不出来，开发板教程参考：这里只需要配开发板环境和创建分区，里面不用装conda。

Pytorch版本MobileNetV3转ONNX然后转om模型使用Pyacl离线推理 概述:本文主要讲述把MobileNet转成华为Altas服务器离线推理om模型的过程,本人在转换过程中也遇到过比较多的坑,这里把我的经验记录下来,希望大家可以少走点弯路,如果大家觉得此教程有用,记得订阅点赞加分享哦. 1. 下载官方的样例 ATC MobileNet在ascend的ModelZoo已经有相关的样例,我们先通过下面的地址去下载样例,在下面地址点击立即下载即可. https://www.hiascend.co

本文介绍了如何将.pt模型文件转化为onnx格式，以及将onnx格式转换为om文件的两种方法

1、input_shape 获取？

caffemodel转om在Atlas服务器上面推理 本文是接上一篇文章写的《YOLOv4 darknet模型转换成caffemodel》把caffemodel转成om模型,然后在Atlas的服务器上面使用acl进行推理,整理不易,如果大家觉得有用,关注点赞加收藏也是一种美德哦. 1. 修改转换好的YOLOv4 caffemodel的prototxt文件 由于caffe并不支持YOLOv4的一些层,并且转换时候自动忽略,这里需要手动添加回caffe忽略的层,我们打开xxxxx.prototxt文件,并进行以

目录前言问题描述问题排查1.后处理模块问题排查2.预处理模块问题排查3.模型问题排查4.算法bug问题排查5.AI板卡问题排查6.模型精度问题排查6.模型推理问题解决：模型输入数据与预处理不同后记 前言 上周我在华为昇腾Atlas200DK中部署nanodet和yolov5时，出现了目标检测结果不对（没有检测到任何物体），困扰了整整三天，最后找到原因并圆满解决，在这里记录一下debug过程。 以上测试均在python中完成。 问题描述 第一天上午，我首先将nanodet由pytorch的.pth模型转换为.

yolov5onnx转om模型

深度学习框架众多，如pytorch，tensorflow, caffe...等。因为sota的作品通常由不同阵营的作者所做，而这些人所代表的利益团体也不一样，因此所使用的框架也就不一样，而对于一般算法工程师而言，需要进行模型的工程部署，而目标框架通常是不同的。因此在进行部署的时候就得考虑模型的转换。 caffe作为一个经典的深度学习框架，早期被很多开发人员所...

二、模型转换 图2.1 模型转换流程图 2.1 修改环境变量 cd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit 修改set_env.sh内容 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/atc/lib64:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/atc/lib64 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH

本期【洞见AI硬件，部署讲坛】主要分享基于飞桨的昇腾310及相关硬件的多方案部署教程，包括：1. Paddle Lite在Atlas 200 DK上部署实战；2. 通过Paddle2ON...

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。 https://blog.csdn.net/qq_40263477/article/details/112802084?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_utm_term-11&spm=1001.2101.3001.4242 https://blog.csdn

YOLO11模型是专门为边缘设备优化的目标检测模型，与YOLOv8相比，它在显著降低模型复杂度（最多降低37%）的同时，仍保持了较高的检测精度（约85%的平均精度均值）。这种优化使得YOLO11能够在资源受限的树莓派上实现高效的实时目标检测，为边缘设备上的复杂计算机视觉任务提供了可能。其轻量级的模型结构和高效的推理性能，使其成为在树莓派上部署目标检测应用的首选模型之一。

直接用的githuab的源码，git clone 后output才有文件直接gitclone他的源码用Vscode看好久没见过16g了怎么这么便宜函数输入有一页。