yolox训练的模型是否可以转化为onnx模型并在yolov5上运用

是的，YOLOX的模型可以转换为ONNX格式，然后在YOLOv5中使用。YOLOX提供了转换为ONNX模型的方法。以下是将YOLOX模型转换为ONNX模型的示例代码：

import torch
from yolox.exp import get_exp
from yolox.model import YOLOX

exp = get_exp("yolox-s")
model = YOLOX(exp, cn=None)

ckpt = torch.load("yolox_s.pth", map_location="cpu")
model.load_state_dict(ckpt["model"])
model.eval()

dummy_input = torch.randn(1, 3, exp.input_size, exp.input_size, device="cuda")
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
dynamic_axes = {"input": {0: "batch_size"}, "output": {0: "batch_size"}}

torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "yolox_s.onnx",
    input_names=input_names,
    output_names=output_names,
    dynamic_axes=dynamic_axes,
    opset_version=12,
)

在上述代码中，我们首先加载YOLOX模型并将其设置为评估模式。然后创建一个随机输入并将其转换为ONNX格式。最后，我们将模型保存为ONNX文件。

要在YOLOv5中使用ONNX模型，您需要将其加载到YOLOv5中，并使用适当的后处理步骤来获取检测结果。由于YOLOX和YOLOv5具有不同的检测输出格式，因此您需要进行适当的更改以使其与YOLOv5兼容。