人脸检测 模型部署
参考资料:
- 人脸模型仓库:https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface
- 人脸检测资料包(国内用户推荐):https://dl.100ask.net/Hardware/MPU/RK3576-DshanPi-A1/utils/Pytorch_Retinaface.zip
1.获取原始模型
1.获取源码仓库
git clone https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface.git
2.创建并激活 conda 环境
conda create -n retinaface python=3.9 -y
conda activate retinaface
3.安装 PyTorch与其他依赖
conda install compilers cmake
pip3 install torch torchvision
pip3 install opencv-python pillow matplotlib numpy tensorboard
pip3 install onnx onnxruntime onnxsim
4.获取预训练权重
cd Pytorch_Retinaface
#新建权重文件夹
mkdir -p weights
下载预训练权重模型和预训练模型,保存至weights
目录下。
5.修改convert_to_onnx.py源码中的torch.onnx._export
为torch.onnx.export
,修改完成如下:
torch_out = torch.onnx.export(net, inputs, output_onnx, export_params=True, verbose=False,
input_names=input_names, output_names=output_names)
6.权重文件转换ONNX模型
python convert_to_onnx.py