YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

10月前作者：爱钓鱼的歪猴分类：Toy博客阅读(36) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

1、下载源码

2、下载权重文件

3、配置环境

4、推理

6、ONNX格式导出

权重文件为yolov6list_s.pt

权重为yolov6.pt

7、opencv DNN推理

8、个人总结

1、下载源码

下载最新的4.0版本的

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

2、下载权重文件

我下的是YOLOv6Lite-S

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

3、配置环境

cd到项目目录，运行

 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4、推理

图片推理没问题，但是输入为摄像头的时候不会弹出显示窗口

 python tools/infer.py  --weights yolov6lite_s.pt  --source data/images/image1.jpg

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

6、ONNX格式导出

权重文件为yolov6list_s.pt

导出报错。。。。：

AttributeError: 'ConvModule' object has no attribute 'act'

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

权重为yolov6.pt

成功获得onnx格式的文件

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

7、opencv DNN推理

我直接用摄像头，推理代码用的是之前写的博客代码，输入应该是设置为640，CPU推理耗时120ms左右。

yolov5n 推理的话 150ms左右

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理 — yolov6n

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理 — yolov5n

8、个人总结

yolov6n 推理速度确实比yolov5n快一点，检测的物体更多（平放的书本也检测出来了），但是存在一定的误检，可能修改置信度阈值能好点？

YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理

但是我看 ONNX/export_onnx.py的置信度阈值设置还可以。暂时不知道如何改进，如有大佬知道，烦请留言

觉得写得不错，厚脸皮要个赞，哈哈哈

参考：

https://yolov6-docs.readthedocs.io/zh_CN/latest/%E9%83%A8%E7%BD%B2/ONNX.html

手把手教你运行YOLOv6（超详细）_Mr Dinosaur的博客-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433663.html

到了这里，关于YOLOv6 4.0 使用记录： OpenCV DNN C++推理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

【模型部署 01】C++实现GoogLeNet在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署

深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：结论： GPU加速首选

2024年02月06日
浏览(57)
YOLOV8 Onnxruntime Opencv DNN C++部署

OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV源代码主要由OpenCV core（核心库）、opencv_contrib和opencv_extra等子仓库组成。近些年，OpenCV的主仓库增加了深度学习相关的子仓库：OpenVINO（即DLDT, Deep Learning Deployment Toolkit）、open_model_zoo，以及标注工具CVAT等。 OpenCV深度学习模块只

2024年02月16日
浏览(48)
YOLOv6在LabVIEW中的推理部署（含源码）

YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。如何使用python进行该模型的部署，官网已经介绍的很清楚了，但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署，笔者目前还没有看到相关介绍文章，所以笔者在实现YOLOv6 ONNX 在LabVIEW中的部署推理后，决定和各位读

2024年02月16日
浏览(34)
YOLOv5 实例分割用 OPenCV DNN C++ 部署

如果之前从没接触过实例分割，建议先了解一下实例分割的输出是什么。实例分割两个关键输出是：mask系数、mask原型本文参考自该项目(这么优秀的代码当然要给star!)：GitHub - UNeedCryDear/yolov5-seg-opencv-onnxruntime-cpp: yolov5 segmentation with onnxruntime and opencv 目录 Pre: 一、代码总结

2024年02月12日
浏览(35)
【模型部署 01】C++实现分类模型（以GoogLeNet为例）在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署

深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分，后者包括步骤2-5。以GoogLeNet模型为例，测得几种推理方式在推理部分的耗时如下：结论： GPU加速首选

2024年02月06日
浏览(57)
申威芯片UOS中opencv DNN推理

在opencvdnn工程中：

2024年02月09日
浏览(39)
【全网最详细yolov6】yoloV6调试记录（含训练自己的数据集及常见报错及解决方法）--持续更新ing

本文手把手教你如何调试最新的yolov6，复现运行COCO2017及训练自己的数据集，目前该项目刚发布，BUG会比较多，调起来一般不会那么顺利，本文含windows+ubuntu，并给出了一些常见问题和解决方法：目录 1.项目简介 2.注意和推荐 3.项目配置（含COCO数据集配置） 4.训练自己的数据

2024年03月10日
浏览(60)
yolov8 opencv dnn部署 github代码

源码地址本人使用的opencv c++ github代码,代码作者非本人实现推理源码中作者的yolov8s.onnx 推理条件 windows 10 Visual Studio 2019 Nvidia GeForce GTX 1070 opencv4.7.0 (opencv4.5.5在别的地方看到不支持yolov8的推理，所以只使用opencv4.7.0) c++部署先将源码复制到下图位置中环境和代码的大致步骤跟

2024年01月23日
浏览(45)
yolov5 opencv dnn部署 github代码

源码地址 yolov5官网还提供的dnn、tensorrt推理链接本人使用的opencv c++ github代码,代码作者非本人，也是上面作者推荐的链接之一实现推理源码中作者的yolov5s.onnx 推理条件实现推理code中作者的yolov5s.onnx windows 10 Visual Studio 2019 Nvidia GeForce GTX 1070 opencv 4.5.5、opencv4.7.0 (注意 4.7.0代码

2024年01月23日
浏览(55)
yolov8 opencv dnn部署自己的模型

源码地址本人使用的opencv c++ github代码,代码作者非本人使用github源码结合自己导出的onnx模型推理自己的视频推理条件 windows 10 Visual Studio 2019 Nvidia GeForce GTX 1070 opencv4.7.0 (opencv4.5.5在别的地方看到不支持yolov8的推理，所以只使用opencv4.7.0) 导出yolov8模型 yolov8版本: version = ‘8.

2024年01月24日
浏览(46)