YOLOX (pytorch)模型 export ONNX 运行推理【❤️YOLOX 实战二❤️】

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  • 🥇 YOLOX Deployment


    📔 ONNX export and an ONNXRuntime


    所参考教程


    📕 环境搭建


    环境搭建,可以参考上篇博文


    🟧 export_onnx


    
    cd yoloDir
    
    git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
    
    cd YOLOX
    
    # 运行命令:
    
    python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -n yolox-s -c preModels/yolox_s.pth
    
    ## 或者,两种指定方式都可以
    
    # 如果说是,自己定义扩展的 YOLO ,那么 需要使用 -f 指定 xx.py 文件的方式
    
    python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -f exps/default/yolox_s.py -c preModels/yolox_s.pth
    

    输出如下【得到 yolox_s.onnx 】:

    ...
    
    2021-08-25 09:08:00.847 | INFO     | __main__:main:55 - args value: 
    
    Namespace(ckpt='preModels/yolox_s.pth', exp_file=None, experiment_name=None, input='images', name='yolox-s', no_onnxsim=False, opset=11, opts=[], output='output', output_name='yolox_s.onnx')
    2021-08-25 09:08:01.075 | INFO     | __main__:main:79 - loading checkpoint done.
    
    ## 先转为 yolox_s.onnx,然后 simplified 
    
    2021-08-25 09:08:06.185 | INFO     | __main__:main:89 - generated onnx model named yolox_s.onnx
    2021-08-25 09:08:08.043 | INFO     | __main__:main:101 - generated simplified onnx model named 
    
    yolox_s.onnx
    
    

    查看代码可以看到,--no-onnxsim 默认为 False

    1-0

    参数解析

    1-1


    🟨 ONNX Runtime Demo 【yolox_s.onnx 推理测试】


    
    cd YOLOX/demo/ONNXRuntime
    
    python3 onnx_inference.py -m ../../yolox_s.onnx -i ../../assets/dog.jpg -o ./ -s 0.3 --input_shape 640,640
    
    

    生成 和 原图 名字一致的 带检测图片,效果如下

    2-1

    参数解析

    2-2


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