Open monkeycc opened 11 months ago
from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=640) model.export(format='onnx')
训练代码 简洁 同时导出模型和onnx模型
需求: 使用代码训练方式,更加简洁简单
推理虽然能用FastDeploy框架 但是PaddleDetection推理代码对比yolov8 显得更加臃肿繁琐
from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') results = model(['im1.jpg', 'im2.jpg']) for result in results: boxes = result.boxes masks = result.masks keypoints = result.keypoints probs = result.probs
总不能老外的框架越来越好 我们国产框架就不会去优化嘛
yolov8的代码主要考虑兼顾yolo系列,ppdetection代码需要支持各种检测模型以及paddle框架的动转静一体,需要更多的兼容性。
问题确认 Search before asking
需求描述 Feature Description
训练代码 简洁
同时导出模型和onnx模型
需求: 使用代码训练方式,更加简洁简单
推理虽然能用FastDeploy框架 但是PaddleDetection推理代码对比yolov8 显得更加臃肿繁琐
总不能老外的框架越来越好 我们国产框架就不会去优化嘛
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