【发布时间】：2021-11-28 10:00:56
【问题描述】：
是否可以将 YOLOv5 PyTorch 模型转换为 Tensorflow.js 模型？
我正在开发一个对象检测网络应用程序。所以我已经使用 Yolov5 训练了数据，但现在我正在寻找将该模型转换为 Tf.js 的正确方法。
【问题讨论】：
标签： tensorflow machine-learning tensorflow.js yolov5
【发布时间】：2021-11-28 10:00:56
【问题描述】：
我想这就是你要找的https://github.com/zldrobit/tfjs-yolov5-example
在YoloV5 repo 中，运行export.py 命令。
python export.py --weights yolov5s.pt --include tfjs
然后 cd 进入上面链接的 repo 并将 weights 文件夹复制到 public：
cp ./yolov5s_web_model public/web_model
别忘了，您必须更改 src/index.js 中的名称数组以匹配您的自定义模型。
但不幸的是，它在大约 1-2 秒时似乎非常缓慢。我认为我无法让 WebGL 正常工作。
【讨论】：
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如果您使用的是 Chrome 浏览器，您可以通过在
chrome://settings和chrome://flags中将 WebGL 启用为 superuser.com/a/836833/1038955 来使 WebGL 正常工作。
中间步骤很少，但大多数时候都有效：
- 将 PyTorch 导出到 ONNX
- 将 ONNX 转换为 TF 保存模型
- 将 TF 保存的模型转换为 TFJS 图形模型
从 ONNX 转换到 TF 时，如果遇到不支持的操作，可能需要调整目标版本。
此外，请确保将输入分辨率设置为固定值，任何动态输入都会在此多步转换中搞砸。
【讨论】：