FastDeploy/examples/vision/detection/yolov7

YOLOv7准备部署模型

模型版本说明

• YOLOv7 0.1
  • （1）YOLOv7 0.1链接中.pt后缀模型通过导出ONNX模型操作后，可直接部署；.onnx、.trt和 .pose后缀模型暂不支持部署；
  • （2）开发者基于自己数据训练的YOLOv7 0.1模型，可按照导出ONNX模型后，完成部署。

导出ONNX模型

# 下载yolov7模型文件
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt

# 导出onnx格式文件 (Tips: 对应 YOLOv7 release v0.1 代码)
python models/export.py --grid --dynamic --weights PATH/TO/yolov7.pt

# 如果您的代码版本中有支持NMS的ONNX文件导出，请使用如下命令导出ONNX文件(请暂时不要使用 "--end2end"，我们后续将支持带有NMS的ONNX模型的部署)
python models/export.py --grid --dynamic --weights PATH/TO/yolov7.pt

# 移动onnx文件到demo目录
cp PATH/TO/yolov7.onnx PATH/TO/model_zoo/vision/yolov7/

下载预训练模型

为了方便开发者的测试，下面提供了YOLOv7导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。

模型	大小	精度
YOLOv7	141MB	51.4%
[YOLOv7-x]	10MB	51.4%

详细部署文档

• Python部署
• C++部署