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yolov4_model_cvt.md

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yolov4_model_cvt.md

File metadata and controls

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YOLOv4模型转换

  1. 根据这个仓库的指导下载配置Pytorch-YOLOV4环境,然后按照这个知乎文章指导生成yolov4_1_3_416_416_static.onnx
  2. 按照官方文档或者docker仓库配置atc环境
  3. 将yolov4_1_3_416_416_static.onnx和yolov4_aipp.cfg放到atc环境中执行以下命令:
atc --mode=0 --model yolov4_1_3_416_416_static.onnx --framework=5 --output=yolov4_1_3_416_416_aipp --out_nodes="confs;boxes" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=yolov4_aipp.cfg
  1. 将得到的yolov4_1_3_416_416_aipp.om拷贝到model文件夹中

其他分辨率的例子，以608为例

atc --mode=0 --model yolov4_1_3_608_608_static.onnx --framework=5 --output=yolov4_1_3_608_608_aipp --out_nodes="confs;boxes" --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=yolov4_aipp.cfg