YOLO v10 dot.net Winform Sample

YOLO v10 Winform Sample 입니다.

ONNX (Open Neural Network Exchange) 이용하여 닷넷에서 작동하도록 하였습니다.

class id 는 yolo의 기본 제공하는 것입니다.

.pt를 .onnx로 변환하고 onnx를 불러와서 사용합니다. 

conda init
conda create -n yolov10_env python=3.10
conda activate yolov10_env

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install ultralytics
pip install onnx
pip install opencv-python

pip install huggingface_hub

[1] .pt를 .onnx로 변환하기

export_to_onnx2.py

export_to_onnx2.py

0.00MB

[2] onnx를 c# winform에서 불러와 사용하는 샘플

YoloV10OnnxSample.zip

YoloV10OnnxSample.zip

15.85MB

YoloV10OnnxSample : 이미지에서 오브젝트 디텍션

YoloV10WebcamSample : 웹캠에서 오브젝트 디텍션

모델입력 크기APval플롭(G)지연 시간(ms)

YOLOv10-N	640	38.5	6.7	1.84
YOLOv10-S	640	46.3	21.6	2.49
YOLOv10-M	640	51.1	59.1	4.74
YOLOv10-B	640	52.5	92.0	5.74
YOLOv10-L	640	53.2	120.3	7.28
YOLOv10-X	640	54.4	160.4	10.70

T4에서 TensorRT FP16으로 측정한 지연 시간 GPU.