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YoloV5-Lite目标检测之“微调 + 模型转换”

在YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”中，我们完成了安装和预训练权重的推理，下面介绍自定义训练数据、模型转换(ncnn)
1 训练数据准备
.
├── train
│   ├── 000000000049.jpg
│   ├── 000000000049.txt
......
│   ├── 000000581880.txt
│   ├── 000000581900.jpg
│   └── 000000581900.txt
└── val
├── 00000[......]

YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”

1 安装
conda activate py38
git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite
pip install -r requirements.txt

2 下载预训练的权重
预训练权重可以在官网下载，我这里下载的是v5lite-s
3 推理
图片推理
python3 ./detect.py --weights ./weights/v5lite-e.pt --source ././python_demo/openvino/[......]