基于yolov8:https://github.com/ultralytics/ultralytics
OpenCV>=4.7.0
OpenCV>=4.7.0
OpenCV>=4.7.0
export for opencv-dnn:
#Note: When exporting to opencv, it is best to set opset to 12
yolo export model=path/to/model.pt format=onnx dynamic=False opset=12
3. export RT-DETR:</br>
```bash
#Note: rtdetr need opset>=16,dynamic=False/True
yolo export model=path/to/rtdetr-l.pt format=onnx opset=16
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('./pre_model/yolov8-rtdetr-l.pt')
results = model.export(format='onnx',opset=16)
opencv>=4.5.0 ONNXRuntime>=1.9.0
GetMask2()
中可能导致越界的问题。cv::dnn::blobFromImages()
这个函数即可,如果真的没有这个函数,你自己将其源码抠出来用也是可以的,或者大佬们自己实现该函数功能。AVX2
指令集,则需要在net.forward()
前面加上net.enableWinograd(false);
来关闭Winograd加速,如果支持这个指令集的话可以开启加速(蚊子腿)。依照惯例贴一张yolov8-seg.onnx在640x640下用onnxruntime运行结果图: