Zhiqiang Wang

ONNX Runtime支持动态shape推理

还一个方法是把下面的 `auto` 参数设置成 `False` https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/5b6b35defcbe3b7dfa66466857b6825e830481e2/yolov6/data/data_augment.py#L29

GNU General Public License v3.0 [](https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/main/LICENSE) 使用或者部分使用 GPL 的开源项目 - Linux 操作系统，GPL 2.0 WITH Linux-syscall-note - MySQL Community Edition, GPL 2.0 - Emacs, GPL 3.0 - [FFMPEG](https://ffmpeg.org/legal.html) GPL 2.0 &...

Hi @thuangb , thanks for your interests here, actually now we adapted the same structure of [torchvision/ssd](https://github.com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/detection/ssdlite.py) now, I only add some minor utils for them in this repo now....

At first I planned to add some caffe [conversion tools](https://github.com/zhiqwang/demonet/tree/master/export), but at the moment I have some hesitation because after all there are not many caffe users now, and onnx...

我近期会更新一下，最近时间有些紧，希望下周能开始做这个。

你好 @lzmisscc , 我看到 fairseq 目前改用了 作为训练框架。在我之前的经验里，fairseq 原来的配置使用起来确实比较繁琐，我现在也认为作为训练，如果配置如此繁琐用起来确实麻烦。 我最近一直在做的一个项目是 [yolov5-rt-stack](https://github.com/zhiqwang/yolov5-rt-stack) , 这是一个通用目标检测的任务，里面一个设计原则是 > object detection should not be more difficult than classification, and should not require complex libraries for training...

也谢谢你的反馈呀！ > 1. 参考mmdetection提供配置文件，将不必要得参数设置默认值。设置不同部件。 mmdetection 的设计思路我现在感觉也有点复杂哎，按照上面的思想的话，要把目标检测做到和一个分类任务一样的规模也许是可能的，这个我主要是被 的实现震撼住了，而且 detr 的结构天生就适合做 OCR 任务，所以我大概率要往这个方向改，yolov5-rt-stack 那个 repo 已经体现了其中的思想。 后面的 6 点我是同意的，我往这 6 点更新一下。

@lzmisscc 哈喽哈喽，感觉要放鸽子了 :( 进度比想象的慢一些

Hi @xiaoxiaokuye , I haven't followed this code for a while. I guess this is done in https://github.com/zhiqwang/sightseq/blob/b1eac1de47020f9ab714a807e6c7553c8324ade5/sightseq/models/text_recognition_encoder.py#L74