实例讲解昇腾 CANN YOLOV8 和 YOLOV9 适配
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内容提要
本文介绍了华为昇腾CANN YOLOV8和YOLOV9的适配过程。首先需要获取YOLOV8的模型文件，并将其转化为.onnx模型。然后在Atlas 500 Pro服务器上进行模型转换。适配代码可以参考开源代码。最后进行编译运行，输出结果为检测到的物体和置信度。适配YOLOV9的过程与YOLOV8类似。
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Q&A
如何将YOLOV8模型文件转化为.onnx模型？
在Windows上安装YOLOV8环境后，执行python脚本pth2onnx.py，将.pt模型转化为.onnx模型。
适配YOLOV8和YOLOV9的主要步骤是什么？
首先获取模型文件并转化为.onnx模型，然后在Atlas 500 Pro服务器上进行模型转换，最后编译运行代码。
YOLOV8模型的输出数据格式是什么？
YOLOV8模型的输出数据格式为[1, 84, 8400]，其中84表示4个边界框预测值和80个检测类别。
如何在Atlas 500 Pro服务器上执行模型转换？
使用命令atc --model=yolov8n.onnx --framework=5 --output=yolov8n --input_shape='images:1,3,640,640' --soc_version=Ascend310P3。
适配YOLOV9的过程与YOLOV8有何不同？
YOLOV9的适配过程与YOLOV8类似，主要区别在于生成yolov9xx.om模型，其他步骤基本相同。
如何编译和运行YOLOV8适配代码？
下载开源代码后，解压并在src目录下执行cmake .和make命令，生成可执行文件后运行即可。
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