| 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.