Yolo V7 是 YOLO 系列中最新的物体检测器。它在精度和速度方面都是目前最先进的物体检测器。它的硬件效率非常高，可以在迁移学习的帮助下在小型数据集上进行训练。除了对象检测之外，YOLO v7 还能够执行某些其他任务，例如分割和姿势估计。拥有一个准确且高效的模型固然好，但它只有在可以部署到生产环境中才有用。在 YOLO v7 的官方 repo 中，其作者已经创建了将 YOLO v7 转换为 ONNX 和 tensorRT 的脚本和说明，使模型部署变得友好。但是没有将模型转换为 TensorFlow lite 的说明，TensorFlow lite 是最流行的将模型部署到移动设备的框架。因此在这篇文章中，

将 YOLO V7 模型转换为 TensorFlow Lite 的步骤

• YOLO PyTorch 模型到 ONNX 模型的转换。
• 使用 ONNX 模型进行预测。
• ONNX 模型到 TensorFlow 模型的转换。
• TensorFlow 模型到 TensorFlow lite 的转换。
• 使用 TFLite 模型进行预测。

YOLO PyTorch 模型到 ONNX 模型的转换

YOLO v7 的原始实现在 PyTorch 中，必须先转换为 ONNX。YOLO v7 创建者提供的官方存储库有用于将模型转换为 ONNX 格式的脚本。我们将使用相同的脚本进行转换。

安装基本依赖

在进行转换之前，让我们安装进行转换所需的所有模块。

!pip --quiet install onnx onnxruntime onnxsim
!pip install onnx-tf

这里我们安装了onnx、onnxruntime和onnxsi