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yolov5s-6.0网络模型结构图
因为在6.0上做的了一些东西，所以将6.0得网络模型画了出来，之前也画过5.0的网络模型，有兴趣的小伙伴可以看下。 yolov5s-5.0网络模型结构图_zhangdaoliang1的博客-CSDN博客_yolov5s模型结构看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的最多的是大白老师的，但是大白TensorRT加速应用
TensorRT加速应用⭐ tensorrtx下载 TensorRT是一个C++版本的深度学习架构，和tensorflow、pytorch是平行关系。我们想用TensorRT部署yolov5到开发板，那就分为两步，1.安装TensorRT，2.用TensorRT的语法重写各训练框架训练的网络。但是用TensorRT自己写一遍网络真的太麻烦了，我们也不日常小总结
1.YOLOv5s.pt转化为.onxx格式 1）下载onnx依赖包，在自己的yolo环境下输入以下命令： pip install onnx 2）运行导出模型程序，输入以下命令： python export.py --weights weights/yolov5s.pt 3）打开模型查看网页：https://netron.app 打开刚生成的yolov5s.onnx文件Jetson nano部署过程记录：yolov5s+TensorRT+Deepstream检测usb摄像头
目录 0 准备： 1 烧录系统镜像 1）下载系统镜像 2）格式化SD卡 3）使用 Etcher 写入镜像 4）使用SD卡开机 2、增加swap内存 3、查看cuda版本 4、clone darknet源码并编译 5、torch、torchvision安装 6、Yolov5环境搭建 7、TensorRT make & 推理测试 8、安装和测试DeepStream 9、Yolo【YOLO v5】训练VisDrone数据集
参考：https://blog.csdn.net/qq_42932308/article/details/115217935 1. 数据集标签文件的格式转化 visdrone数据集默认标签格式为.txt，转化为.xml文件后，修改参数，就可在使用yolov5项目直接训练。 说明： 创建数据集标签转换脚本visdrone2yolo.py，修改root_dir，将train、val、test文件yolov5s.pt -＞ onnx -＞ rknn
尝试失败的 https://github.com/soloIife/yolov5_for_rknn rknn toolkit examples里面自带的均可转为rknn，yolov5s无法转换 尝试成功的 import yaml from rknn.api import RKNN import cv2 _model_load_dict = { 'caffe': 'load_caffe', 'tensorflow': &#TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型
TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型 一.yolov5简介 如果说在目标检测领域落地最广的算法，yolo系列当之无愧，从yolov1到现在的"yolov5"，虽然yolov5这个名字饱受争议，但是阻止不了算法部署工程师对他的喜爱，因为他确实又快又好，从kaggle全球小麦检测竞赛霸榜，到star数短短不到一年突