问题遇到的现象和发生背景
OpenCV中DNN调用YOLOv5训练的onnx模型时报错，换了几个版本的YOLO问题还是解决不了，但是调用原始onnx模型能正常运行
用代码块功能插入代码，请勿粘贴截图
我想要达到的结果
1条回答 默认 最新
- 2021-02-01 16:44回答 3 已采纳 需要更换索引式的切片操作，解决办法可以参考我的文章 https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327#comments_14884604
- 2022-07-04 21:36回答 4 已采纳 yolov5 6.0以上的版本是可以直接读取onnx的，你这里少了一句setInput而已，另外，blobFromImage需要指定onnx导出的网络宽度大小，不一致的话forward会报错。后处理部
- 2022-03-27 17:38回答 2 已采纳 请更新最新版本的代码，预训练模型适用最新版本的就不会出现这个问题了，导致这个问题的话就是你用的模型是旧版本yolov5-5.0版本直接拷贝过来的吧，没有下载最新的
- 2023-08-05 08:00金戈鐡馬的博客 要使用OpenCV DNN模块部署ONNX模型，你可以按照以下步骤实现代码： 1. 导入必要的库： import cv2 import numpy as np 2. 加载模型和类别标签： model_path = 'path_to_model.onnx' # 替换为ONNX模型文件的路径 ...
- 2023-04-02 10:22回答 3 已采纳 该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下： 训练出来的不同模型的best.pt文件大小差异很大可能有以下几个原因： 1、模型结构的不同。YOLOv5支持多个不同大小的模型，
- 2022-10-22 11:19回答 1 已采纳
- 2021-12-18 13:04回答 4 已采纳 这种单独使用opencv的话会找不准的，你这种球还没有花纹，有花纹数字的话传统算法基本上很难准确的识别，还是上检测网络比较好
- 2021-08-17 16:54big_cheng2000的博客 这个.pt后缀的模型文件并不常规，如果想要脱离训练环境部署模型，需要对原始的.pt文件进行导出操作，这里我把模型导出为onnx文件，想要用opencv的dnn模块读取该onnx模型文件进行推理，这样操作之后，整个检测过程就...
- 2021-10-08 15:15回答 3 已采纳 无法正常退出一般是由于子线程死循环或者子线程无法及时退出导致的。应该是调用opencv接口后，后台启动了子线程，程序退出时子线程无法及时结束。可以通过获取进程ID后，调用系统函数杀死进程，但是不建议这
- 2023-04-02 23:20回答 3 已采纳 看你多出来的是什么东西。yolov5代码的逻辑就是，没有标签的图片算作背景来处理，也就是如果你多出来没有标签的图片是背景类就没关系。但是如果是有目标类的话，那影响就会很大了，会导致模型的漏检（也就是部
- 2021-04-05 21:25回答 4 已采纳 深度学习与神经网络两者概念上是比较相似的，神经网络分为早期的浅层神经网络和现在的深层神经网络，深层神经网络又称为深度学习。YOLOv5是目标检测算法，是深度学习算法里的一种。pytorch是深度学习框
- 2023-06-05 20:31AI小怪兽的博客 YOLOV8 提供两种c++部署方式：Onnxruntime和Opencv DNN
- 2022-07-22 07:12回答 1 已采纳 6.0版本export出来的onnx模型是可以直接用opencv的dnn模块读取的，你的代码不是官方的？还是你的opencv版本不对，一般4.5.0以上的版本都可以直接读取，并没有出现你说的情况。而且
- 2022-05-15 16:58【网络星空】的博客 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的...
- 2023-05-10 15:06天天代码码天天的博客 OpenCvSharp+Yolov5Net+Onnx 完整Demo。
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11月8日
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