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CVHub520 / X-AnyLabeling

Effortless data labeling with AI support from Segment Anything and other awesome models.
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如何載入custom yolo-nas model進行標註 #26

Closed kevincho840430 closed 1 year ago

kevincho840430 commented 1 year ago

Hi 我目前有訓練了一個yolo-nas-s的model並將其轉為Onnx檔案 但在載入的時候雖然可以載入但卻無法偵測到物件想請問這個是什麼問題? yaml檔設定 ` type: yolo_nas name: yolo_nas_s-r20230615 display_name: YOLO-NAS-S Deci-AI model_path: yolo_nas_s.onnx input_width: 640 input_height: 640 nms_threshold: 0.45 score_threshold: 0.5 classes:

CVHub520 commented 1 year ago

您好，出现问题的原因有多种，如果方便的话可以将你的onnx和yaml文件一并打包发送给我定位下：cv_hub@163.com

kevincho840430 commented 1 year ago

您好，出现问题的原因有多种，如果方便的话可以将你的onnx和yaml文件一并打包发送给我定位下：cv_hub@163.com

您好剛已有寄給您了 再麻煩您看一下

CVHub520 commented 1 year ago

您好，出现问题的原因有多种，如果方便的话可以将你的onnx和yaml文件一并打包发送给我定位下：cv_hub@163.com

您好剛已有寄給您了 再麻煩您看一下

Hello，这边测试了下onnx文件没发现有任何问题，就是检测不出来，麻烦在本地用python先测试下。

kevincho840430 commented 1 year ago

您好 我想請問是不是用pth 轉onnx的問題?因為我有用以下的git搭配custom json是可以檢測的 想請問是否有提供方法或code可以做模型轉換 git : https://github.com/Hyuto/yolo-nas-onnx 轉換程式 : ` from super_gradients.training import models

model = models.get( model_name='yolo_nas_s', checkpoint_path='ckpt_best.pth', num_classes=16)

models.convert_to_onnx(model=model, input_shape=(3,640,640), out_path="yolo_nas_s.onnx") ` 檢測結果:

螢幕擷取畫面 2023-07-11 163530

CVHub520 commented 1 year ago

您好，我这边是基于官方的示例转换的，对比了下应该是一样的。 作为验证，你可以先基于你的conda和pypi环境转换下官方模型看下能不能正常获得结果，接着再进一步排查下问题。