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网站可以改内链结构吗实现微信绑定登录网站

网站可以改内链结构吗,实现微信绑定登录网站,安徽一方建设招标网站,wordpress加图片水印本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案#xff0c;专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署#xff0c;并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。 B站配套视频#xff1a;https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 背景…本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。 B站配套视频https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 背景基础 在之前的课程里面我们已经把v5的内容进行了充分的描述从这篇博客开始将开始关于yolov8在C上的部署。 首先我们需要知道v5和v8之间的区别v5的功能主要集中在分类具体的使用方法我们也已经全部说明。 v8除了分类以外还可以实现关键点跟踪和图像分割所以在产品多样性方面v8更具有优势。 图上是yolov8的github给出的示例分类、检测、分割、追踪、关键点识别。如果需要在产品上有更多的应用yolov8属于必须学习的部分了。 关于yolov8的模型修改 这一步和yolov5的道理相同如果你熟悉yolov8也会知道v8在输出头方面做了不小的修改从原来v5版本3个改成了2个。但是整个推理过程还是一样的预处理、推理、后处理。同样修改部分都在后处理上所以还是一样我们需要在训练完成之后修改v8的代码去除后处理部分。主要修改是两个位置 位置一nn/modules/head.py 40行50行左右位置 修改部分一 print(自定义的模型初始化...)self.conv1x1 nn.Conv2d(16,1,1, biasFalse).requires_grad_(False)xx torch.arange(16, dtypetorch.float)self.conv1x1.weight.data[:] nn.Parameter(xx.view(1,16,1,1))修改部分二 y []for i in range(self.nl):t1 self.cv2[i](x[i])t2 self.cv3[i](x[i])y.append(self.conv1x1(t1.view(t1.shape[0], 4, 16, -1).transpose(2,1).softmax(1)))y.append(t2)return y位置二engine/model.py 130行150行左右 修改内容 import torchself.model.fuse() self.model.eval()self.model.load_state_dict(torch.load(weights/yolov8.dict.pt, map_locationcpu), strictFalse)dummy_input torch.randn(1, 3, 640, 640)input_names [data]output_names [reg1,cls1,reg2,cls2,reg3,cls3]torch.onnx.export(self.model, dummy_input, weights/yolov8.dict.onnx, verboseTrue,input_namesinput_names,output_namesoutput_names, opset_version11)print(done!)项目目录新建脚本export-onnx.py from ultralytics import YOLO# # 加载模型 # model YOLO(weights/bz-yolov8-SPPF-s-200-754.pt) # # 加载模型配置文件注意需要匹配 # model YOLO(/app/docs/yolov8/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml)# 加载模型 model YOLO(weights/yolov8n.pt) # 加载模型配置文件注意需要匹配 model YOLO(yolov8n.yaml)关于yolov8的模型量化 还是一样去官方下载rknntoolkit2使用里面的工具进行量化具体的使用和v5一致我们就不在这重复演示了。不过需要注意使用Netron检查导出的onnx模型一定要是6个输出头不然脚本执行会出问题。 关于yolov8的RK3588部署 此处就是正题了关于我们在RK3588上的部署。一样的大家可以使用官方代码或者私信我用我的代码版本。我的代码版本里面会准备好官方量化模型供大家测试使用。 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 更多内容查看视频 https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f](https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f
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