apps/FastDeploy
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c6f615e3711990f40aa28ad9f273fd8479d29e4b
FastDeploy/examples/vision/detection/yolov5
History
Jason c6f615e371 Add doc shows how to change inference backend (#244) 
* Add doc shows how to change inference backend

* Update README.md
2022-09-16 19:06:43 +08:00
..
cpp
Add doc shows how to change inference backend (#244)
2022-09-16 19:06:43 +08:00
python
Add doc shows how to change inference backend (#244)
2022-09-16 19:06:43 +08:00
README.md
Modify external models docs (#118)
2022-08-15 20:25:03 +08:00

README.md

YOLOv5准备部署模型

  • YOLOv5 v6.0部署模型实现来自YOLOv5,和基于COCO的预训练模型
    • （1）官方库提供的*.onnx可直接进行部署；
    • （2）开发者基于自己数据训练的YOLOv5 v6.0模型，可使用YOLOv5中的export.py导出ONNX文件后后，完成部署。

下载预训练ONNX模型

为了方便开发者的测试，下面提供了YOLOv5导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。（下表中模型的精度来源于源官方库）

模型 大小 精度
YOLOv5n 1.9MB 28.4%
YOLOv5s 7.2MB 37.2%
YOLOv5m 21.2MB 45.2%
YOLOv5l 46.5MB 48.8%
YOLOv5x 86.7MB 50.7%

详细部署文档

版本说明