YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比這篇教程根據我復現 YOLOv7 推理加速流程時整理重點演示環境安裝、數據準備、普通模型推理、TorchORT 推理和結果可視化。本文整理自我的學習和項目復現過程盡量按實操順序保留 notebook 的關鍵步驟同時把數據集獲取方式調整為適合中文教程發布的寫法。本文會重點跑通以下流程安裝 YOLOv7 環境從數據集后臺獲取測試數據掛載訓練權重目錄運行普通推理流程安裝 TorchORT 并運行加速推理如果你正在系統學習目標檢測、實例分割、OCR、多目標跟蹤或視覺大模型建議收藏本文配套 notebook、示例圖片和運行環境說明后續會繼續整理。如果環境配置卡住可以在評論區說明具體報錯。 文章目錄YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比?? 安裝 YOLOv7 安裝 PyTorch 準備測試數據 掛載權重目錄 普通權重推理? 普通推理結果 安裝 TorchORT? TorchORT 推理? TorchORT 結果 小結 同系列教程匯總?? 安裝 YOLOv7克隆 YOLOv7 倉庫并安裝依賴。# 下載 YOLOv7 倉庫并安裝依賴!git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git%cd yolov7 !pip install-r requirements.txt 安裝 PyTorch安裝 notebook 指定的 PyTorch 版本。!pip install torch1.12.1 準備測試數據從數據集后臺獲取 YOLOv7 格式數據并配置本地路徑。fromtypesimportSimpleNamespace# 從數據集后臺下載 YOLOv7 檢測 格式數據集后修改 DATASET_DIR 指向解壓目錄。DATASET_DIR/content/dataset# 修改為數據集后臺導出的數據集目錄datasetSimpleNamespace(locationDATASET_DIR,version1,namecustom-dataset) 掛載權重目錄掛載云盤或設置本地權重路徑。# 掛載云盤或設置本地權重路徑。fromgoogle.colabimportdrive drive.mount(/content/gdrive)TRAINED_MODEL_PATH/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt 普通權重推理使用普通 YOLOv7 推理腳本運行樣例圖片。# If you DO NOT have a retrained model, use this command to run evaluation with the provided trained model:!python detect_without_jit.py--weights/content/yolov7/runs/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg# Run evaluation on a sample image with a retrained model!python detect_without_jit.py--weights/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg? 普通推理結果展示普通推理結果圖片。# 展示樣例圖片推理結果importglobfromIPython.displayimportImage,display i0limit10000# max images to print# Change the path below according to the location where result image is saved.forimageNameinglob.glob(/content/yolov7/runs/detect/exp/*.jpg):#assuming JPG.ifilimit:display(Image(filenameimageName))print(\n)ii1 安裝 TorchORT安裝 TorchORT 推理依賴。# Install torch-ort-infer!pip install torch-ort-infer? TorchORT 推理使用 TorchORT 推理腳本運行樣例圖片。# If you DO NOT have a retrained model, use this command to run evaluation using the provided trained model:!python detect_ort.py--weights/content/yolov7/runs/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg# Run evaluation on a sample image with a retrained model!python detect_ort.py--weights/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg? TorchORT 結果展示 TorchORT 推理結果圖片。# 展示樣例圖片推理結果importglobfromIPython.displayimportImage,display i0limit10000# max images to printforimageNameinglob.glob(/content/yolov7/runs/detect/exp2/*.jpg):#assuming JPGifilimit:display(Image(filenameimageName))print(\n)ii1 小結這篇教程完整整理了YOLOv7 OpenVINO 與 TorchORT 推理的核心復現流程。實際操作時建議先確認 GPU、依賴版本、數據集路徑和模型權重路徑再逐段運行 notebook。后續我會繼續按源項目順序整理同系列中的目標檢測、實例分割、OCR、多目標跟蹤和視覺大模型教程。 同系列教程匯總Google Gemini 3.5 Flash 零樣本目標檢測教程從提示詞到可視化結果GLM-OCR 文檔識別實戰教程從驗證碼、公式到車牌 OCRRF-DETR ByteTrack 多目標跟蹤實戰教程從命令行到 Python 視頻軌跡可視化SAM 3 圖像分割實戰教程文本、框和點提示的多種分割方式YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比 YOLOv7 推理加速實戰：OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比
YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比這篇教程根據我復現 YOLOv7 推理加速流程時整理重點演示環境安裝、數據準備、普通模型推理、TorchORT 推理和結果可視化。本文整理自我的學習和項目復現過程盡量按實操順序保留 notebook 的關鍵步驟同時把數據集獲取方式調整為適合中文教程發布的寫法。本文會重點跑通以下流程安裝 YOLOv7 環境從數據集后臺獲取測試數據掛載訓練權重目錄運行普通推理流程安裝 TorchORT 并運行加速推理如果你正在系統學習目標檢測、實例分割、OCR、多目標跟蹤或視覺大模型建議收藏本文配套 notebook、示例圖片和運行環境說明后續會繼續整理。如果環境配置卡住可以在評論區說明具體報錯。 文章目錄YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比?? 安裝 YOLOv7 安裝 PyTorch 準備測試數據 掛載權重目錄 普通權重推理? 普通推理結果 安裝 TorchORT? TorchORT 推理? TorchORT 結果 小結 同系列教程匯總?? 安裝 YOLOv7克隆 YOLOv7 倉庫并安裝依賴。# 下載 YOLOv7 倉庫并安裝依賴!git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git%cd yolov7 !pip install-r requirements.txt 安裝 PyTorch安裝 notebook 指定的 PyTorch 版本。!pip install torch1.12.1 準備測試數據從數據集后臺獲取 YOLOv7 格式數據并配置本地路徑。fromtypesimportSimpleNamespace# 從數據集后臺下載 YOLOv7 檢測 格式數據集后修改 DATASET_DIR 指向解壓目錄。DATASET_DIR/content/dataset# 修改為數據集后臺導出的數據集目錄datasetSimpleNamespace(locationDATASET_DIR,version1,namecustom-dataset) 掛載權重目錄掛載云盤或設置本地權重路徑。# 掛載云盤或設置本地權重路徑。fromgoogle.colabimportdrive drive.mount(/content/gdrive)TRAINED_MODEL_PATH/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt 普通權重推理使用普通 YOLOv7 推理腳本運行樣例圖片。# If you DO NOT have a retrained model, use this command to run evaluation with the provided trained model:!python detect_without_jit.py--weights/content/yolov7/runs/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg# Run evaluation on a sample image with a retrained model!python detect_without_jit.py--weights/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg? 普通推理結果展示普通推理結果圖片。# 展示樣例圖片推理結果importglobfromIPython.displayimportImage,display i0limit10000# max images to print# Change the path below according to the location where result image is saved.forimageNameinglob.glob(/content/yolov7/runs/detect/exp/*.jpg):#assuming JPG.ifilimit:display(Image(filenameimageName))print(\n)ii1 安裝 TorchORT安裝 TorchORT 推理依賴。# Install torch-ort-infer!pip install torch-ort-infer? TorchORT 推理使用 TorchORT 推理腳本運行樣例圖片。# If you DO NOT have a retrained model, use this command to run evaluation using the provided trained model:!python detect_ort.py--weights/content/yolov7/runs/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg# Run evaluation on a sample image with a retrained model!python detect_ort.py--weights/content/gdrive/MyDrive/TrainedModel/best.pt--conf0.25--img-size640--source UWH-6/test/images/DJI_0021_mp4-32_jpg.rf.0d9b746d8896d042b55a14c8303b4f36.jpg? TorchORT 結果展示 TorchORT 推理結果圖片。# 展示樣例圖片推理結果importglobfromIPython.displayimportImage,display i0limit10000# max images to printforimageNameinglob.glob(/content/yolov7/runs/detect/exp2/*.jpg):#assuming JPGifilimit:display(Image(filenameimageName))print(\n)ii1 小結這篇教程完整整理了YOLOv7 OpenVINO 與 TorchORT 推理的核心復現流程。實際操作時建議先確認 GPU、依賴版本、數據集路徑和模型權重路徑再逐段運行 notebook。后續我會繼續按源項目順序整理同系列中的目標檢測、實例分割、OCR、多目標跟蹤和視覺大模型教程。 同系列教程匯總Google Gemini 3.5 Flash 零樣本目標檢測教程從提示詞到可視化結果GLM-OCR 文檔識別實戰教程從驗證碼、公式到車牌 OCRRF-DETR ByteTrack 多目標跟蹤實戰教程從命令行到 Python 視頻軌跡可視化SAM 3 圖像分割實戰教程文本、框和點提示的多種分割方式YOLOv7 推理加速實戰OpenVINO 與 TorchORT 兩種流程對比