我正试图使用YOLOv5在opencv中运行人员检测,并且加载模型时遇到了问题。我的opencv版本是4.6.0,遵循的教程,我编写了以下代码
# hyper parameters
INPUT_WIDTH = 640 # width of the input for the YOLOv5 network
INPUT_HEIGHT = 640 # height of the input for the YOLOv5 network
SCORE_THRESHOLD = 0.5 # filter low probability classes
NMS_THRESHOLD = 0.45 #
我试着用cv.dnn.readNetFromONNX加载一个预先训练好的torch模型(准确地说是U2Net),保存为onnx。
但我收到了错误:
error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/dnn/include/opencv2/dnn/dnn.inl.hpp:349:
error (-204:Requested object was not found) Required argument "starts" not found
into dictionary in function 'get'
这是用Google再
我在matlab中创建了一个文件。我在python负载中很好地使用了它:
import cntk as C
z = C.Function.load("Net.onnx", format=C.ModelFormat.ONNX)
在c++中,我有异常Selected CPU as the process wide default device.
即将抛出异常:
“'Gemm:无效形状,输入A和B为rank=2矩阵”
我使用了进口的nuget:CNTK.CPUOnly CNTK.Deps.MKL CNTK.Deps.OpenCV.Zip
#include <s
我尝试通过torch.onnx.export函数将PyTorch图形转换为ONNX,然后使用OpenCV函数blobFromImage、setInput和forward来推断转换后的图形。我认为我是在正确的轨道上,但我总是遇到错误,我能找到的关于如何做到这一点的有用的例子很少。 我意识到一般的堆栈溢出策略是只发布代码的相关部分,但是由于我收到的错误,似乎这是一个魔鬼在细节中的情况,所以我怀疑我必须发布一个完整的示例来清楚错误的原因。 这是我的训练网络(MNIST的标准): # MnistNet.py
# Net Layout:
# batchSize x 1 x 28 x 28
#
我正在寻找与ONNX/ONNX运行时中的keras自定义层类似的特性。我理解解决这个问题的方法是在onnx中实现一个自定义操作符以便进行实验。文档似乎将C++中的实现作为一个共享库,并在python中使用它。
是否有一种方法可以在python中为onnx定义自定义op,仅用于实验目的,并用于推断?我试过这样做,但给出了‘错误: PyOp不是一个注册函数/op’
Python代码:
import onnx
import onnxruntime as ort
A = onnx.helper.make_tensor_value_info('A', onnx.TensorProto.
我试图训练一个量化模型,并将其转化为ONNX。我在pytorch_quantization软件包的帮助下使用了量化感知训练技术.我使用以下代码将我的模型转换为ONNX:
from pytorch_quantization import nn as quant_nn
from pytorch_quantization import calib
from pytorch_quantization.tensor_quant import QuantDescriptor
from pytorch_quantization import quant_modules
import onnxruntime
我有一个包含文本分类器的ONNX模型文件。我也有数据,我的目的是测试模型上的新数据。但是我不能运行这些密码。首先,我尝试下面的代码,什么都不会发生。
model_name = 'text_model.onnx'
onnx_model = onnx.load(model_name)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
那我试试这个
ort.InferenceSession(onnx_model, None)
但我发现了一个错误:
TypeError: Unable to load from type '<class 'o
试图在Google上将keras模型(Thumbs.h5)转换为onnx模型,但是在运行代码时,我得到了一个"AttributeError: tensorflow.python.keras‘没有属性’应用程序‘“错误。
我的代码:
from tensorflow.python.keras import backend as K
from tensorflow.python.keras.models import load_model
import onnx
import keras2onnx
onnx_model_name = 'fish-resnet50.onnx'
我试图克隆YOLOv6回购和安装的要求。然后出现错误-
Building wheel for pycocotools (pyproject.toml) ... error
error: subprocess-exited-with-error
× Building wheel for pycocotools (pyproject.toml) did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [16 lines of output]
running bdist_wheel
running build