yolov3转onnx
时间: 2023-08-25 08:05:26 浏览: 59
您可以使用以下步骤将YOLOv3模型转换为ONNX格式:
1. 首先,确保您已经安装了ONNX和pytorch版本。
2. 下载YOLOv3的权重文件,它通常是一个`.weights`文件。
3. 使用Darknet提供的脚本将`.weights`文件转换为`.pth`文件。您可以在https://github.com/AlexeyAB/darknet 上找到这些脚本。
4. 在PyTorch中加载`.pth`文件并导出为ONNX格式。以下是一个示例代码:
```python
import torch
from models import Darknet
from utils import load_classes
# 加载模型和类别标签
model = Darknet("cfg/yolov3.cfg")
model.load_darknet_weights("yolov3.weights")
class_names = load_classes("data/coco.names")
# 将模型转换为ONNX格式
dummy_input = torch.zeros((1, 3, 416, 416))
torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov3.onnx", verbose=True, opset_version=11, input_names=["input"], output_names=["output"])
```
在上述代码中,您需要根据您的环境配置正确的模型路径、权重文件路径和类别标签路径。导出的ONNX模型将保存在当前目录下。
请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要根据自己的项目需求进行适当的修改。
希望这可以帮助到您!如果还有其他问题,请随时提问。