Grundidee: Bereitstellung von yolov8-seg auf den Plattformen ncnn, mnn, openvino, Oak, rk3588, nur zur Aufzeichnung
Testzeitpunkt 28.04.2023 Code-Hauptzweig
Experimentelles Modell: Link: https://pan.baidu.com/s/1ilX1YMuhONkisKuGuiqvWw?pwd=75ti Extraktionscode: 75ti
Testbild
1. Verwenden Sie zunächst das offizielle Modell zur Konvertierung in ONNX. Führen Sie dann zunächst eine Simulation durch. Das Modelldatum ist der 22.04.2023. Laden Sie das Modell herunter und generieren Sie dann Ttochscript-, ONNX- und OpenVino-Modelle.
1) Verwenden Sie pnnx, um das Modell zu konvertieren
ubuntu@ubuntu:~/Downloads/pnnx-20230420-ubuntu (1)/pnnx-20230420-ubuntu$ ./pnnx /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.torchscript inputshape=[1,3,640,640]
pnnxparam = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.pnnx.param
pnnxbin = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.pnnx.bin
pnnxpy = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg_pnnx.py
pnnxonnx = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.pnnx.onnx
ncnnparam = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-seg.ncnn.param
ncnnbin = /home/ubuntu/ultralytics/yolov8n-se