yolov5 python部署

Yolov5是一个目标检测算法模型，可以用于识别图像中的不同物体。要将Yolov5模型转换为ONNX格式并在Python上进行部署，可以按照以下步骤进行操作。首先，根据引用中的博客文章，详细了解Yolov5转ONNX模型的过程和使用ONNX Runtime进行Python部署的方法。

在使用Yolov5模型转换为ONNX格式之前，需要先安装Yolov5 6.2版本，并使用export.py脚本将模型转换为ONNX格式，该过程在引用中有详细说明。

接下来，需要安装ONNX Runtime和Python环境。可以使用Anaconda prompt，在命令行中输入以下命令创建一个新的Python环境，并指定Python版本为3.9（具体版本可根据需求选择）。

conda create -n yolov5 python=3.9

创建完Python环境后，激活该环境，并安装所需的Python库和ONNX Runtime。可以使用conda activate命令激活环境，并使用pip安装所需的库。

完成以上步骤后，就可以在Python中导入ONNX模型，并使用ONNX Runtime进行推理。具体的推理代码可以根据ONNX Runtime的官方文档进行编写。

总结回答，yolov5的Python部署步骤可以分为以下几步：安装Yolov5、使用export.py将模型转为ONNX格式、安装Python环境和ONNX Runtime、导入ONNX模型并进行推理。以上是一个简单的概述，具体的细节和代码可以参考引用中提供的资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5 ONNX Runtime 的 Python 部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130234555)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Windows下YOLO V5环境（pytorch，cuda）配置及部署](https://blog.csdn.net/Dllll283/article/details/128831890)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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