YOLO7导出engine模型失败, 好像是内存问题, 有朋友知道怎么解决吗
1条回答 默认 最新
kakaccys 2022-08-24 08:47关注你这是内存缺少崩了，先调小batch_size吧，然后onnx那块儿可以先不调用，先保存原始的模型，之后再加载模型进行压缩剪枝
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2025-01-30 00:15python阿远的博客 yolo模型输出详解
- 2024-10-11 20:20夏驰和徐策的博客 这一部分导出我还没用到。
- 2024-09-26 22:19栗子风暴的博客 下表详细介绍了将YOLO 模型导出为不同格式时可用的配置和选项。这些设置对于优化导出模型的性能、大小以及在不同平台和环境中的兼容性至关重要。动态输入尺寸允许导出的模型处理不同的图像尺寸，为不同的使用案例...
- 2025-01-23 16:46AI大权的博客 YOLOv11 模型可以通过 Ultralytics 提供的接口轻松导出为多种格式，如 ONNX、TensorRT、CoreML 等。
- 2024-10-25 15:30心似骄阳QAQ的博客 [TOC](yolov11使用engine模型实例分割推理，推理结果类别超出log_string += f"{n} {self.names[int©]}{‘s’ * (n > 1)}, ")
- 2024-07-28 22:27睡觉想姗姗.的博客 AttributeError: "NoneType’cbject has no attribute 'create_execution_context' 使用engine模型推理报错
- 2024-12-20 18:24youcans_的博客 本节介绍用本地数据集训练 YOLOv8 模型，建立特定任务的私有模型。一步步详细介绍数据集的下载和准备，模型配置，模型训练、验证和预测。
- 2024-08-26 10:41鼾声鼾语的博客 前提是把onnx模型转换好，然后直接在配置文件里配置engine即可。一般转换时间比较长：10分钟左右呢。
- 2024-11-20 11:01netkiller-BG7NYT的博客 YOLO 模型训练，评估，预测，导出 目标检测任务 YOLO11：用于经典的目标检测任务。 YOLO11-seg：用于实例分割，识别和分割图像中的对象。 YOLO11-pose：用于关键点姿态估计，即确定人体的关键点（如关节位置）。 ...
- 2024-11-21 22:56可能回忆掉进了大海的博客 模型训练相比预测，会稍稍麻烦一点，特别是构建自己的数据集用于目标检测，在数据集的处理上是需要耗费大量时间与耐心的，本文会带你从0到1构建、处理自己的数据集并用于YOLO11的模型训练与目标检测。
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
9月6日
已采纳回答
8月29日-
创建了问题
8月24日