Quellinformationen
- Repository
- Ntizar/MasterMind
- Letzte Quellaktivität
- 5. September 2026 um 21:40
- Erkannte Sprache von SKILL.md
- Spanisch
- Sterne
- 2
- Forks
- 0
Installationsoptionen
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SKILL.md
Quellanweisungen · Schreibgeschützte Vorschau- name
- pinto-model-zoo
- description
- Usa a usar modelos ONNX del PINTO Model Zoo.
- version
- 2.0.0
- tags
- ["pinto","model-zoo","onnx","modelos","ml","deteccion","opencv"]
- related_skills
- ["pinto-model-zoo","roboflow-supervision","onnx-webgpu-inference","fast-alpr"]
# PINTO Model Zoo — colección masiva de modelos ONNX
> ⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): la estructura no es `00_YOLOv3/`/`03_YOLOv8/`; los 503 subdirectorios son **numerados** (`001_deeplabv3`, `023_yolov3-nano`, ...). No existe la ruta `models/YOLOv8/yolov8n.onnx`.
**Repo:** `https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo` (Python, ~4.6K⭐).
## When to Use
- Cuando quieras **descargar modelos ONNX/NCNN (YOLO, segmentation, etc.)** listos para OpenCV/DNN, con propia conversión y quite.
## Qué es
Catálogo masivo de **modelos convertidos a ONNX** por PINTO0309: cada modelo en una carpeta numerada (`001_...`, `023_...`, hasta ~503) con pesos, metadata y scripts.
## Uso
- Navegar las carpetas **numeradas** (`<NNN>_<nombre>`); descargar el `.onnx` de la carpeta del modelo.
- P.ej. `001_deeplabv3`, `023_yolov3-nano`, etc. (NO `00_YOLOv3/`).
## Pitfalls
- Estructura: carpetas **numeradas** (`001_...`), no `00_YOLOv3/`/`03_YOLOv8/`.
- No existe `models/YOLOv8/yolov8n.onnx`.
## Verificación
- `ls` en el repo y escoger un `.onnx` de una carpeta numerada; cargarlo con `cv2.dnn.readNet`.
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