yolo-convert 0.1.7

YOLOv5 model conversion CLI

上传步骤

首先设定版本号，在pyproject.toml里修改，每次版本号不能重名 然后在项目根目录（pyproject.toml 所在目录）执行：

python -m build

• 这个命令会生成一个 dist/ 文件夹。
• 文件通常是:
  • yolo_convert-0.1.0-py3-none-any.whl
  • yolo_convert-0.1.0.tar.gz

再上传包:

twine upload dist/*

本地开发

pip uninstall yolo-convert      # 卸载 PyPI 版本，避免冲突
pip install -e .                # 安装本地 editable 版本
yolo_convert -i yolov5s.pt

安装测试

安装python环境

pip install yolo-convert

导出Yolov5模型，一个输出

默认分辨率640x640、opset版本12、linux系统

yolo_convert -i yolov5.pt

修改分辨率为1024x1280(h,w)，opset设置13，设置windows系统

yolo_convert -i yolov5.pt --img 1024 1280 --opset 13 --win

动态分辨率

yolo_convert -i yolov5.pt --dynamic 

导出Yolov5模型，三个输出

固定分辨率

yolo_convert -i yolov5.pt --hisi3559 --img 1024 1280

动态分辨率

yolo_convert -i yolov5.pt --hisi3559 --dynamic

Atlas

Atlas动态分辨率+后处理算子导出，--class-num指定类别个数，--biases默认不变，如果改变需要重新传anchor,第一个数为float型(带点，如10.0)

yolo_convert -i yolov5.pt --atlas --dynamic --class-num 3 --conf-thres 0.01 --iou-thres 0.99 --biases 10.0 13 16 30 33 23 30 61 62 45 59 119 116 90 156 198 373 326

如果训练后的anchor保持不变，可简化为：

yolo_convert -i yolov5.pt --atlas --dynamic --class-num 3 --conf-thres 0.01 --iou-thres 0.99

3403

3403后处理算子导出,只支持固定分辨率，加--dynaic会报错，只加入--img h w

yolo_convert -i yolov5.pt --hisi3403 --conf-thres 0.01 --iou-thres 0.99 --img 1024 1280

3519

3519后处理算子导出,同3403，只支持固定分辨率，加--dynaic会报错，只加入--img h w

yolo_convert -i yolov5.pt --hisi3519 --conf-thres 0.01 --iou-thres 0.99 --img 1024 1280

Tensorrt efficientNms

Tensorrt导出带efficientNms plugin,只支持动态分辨率

yolo_convert -i yolov5s.pt --tensorrt --dynamic