yolov5导出模型
时间: 2023-08-02 09:08:05 浏览: 75
要将yolov5模型导出为ONNX格式,可以按照以下步骤进行操作:
1. 下载yolov5-6.0代码,可以从GitHub上获取:https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0 \[2\]
2. 打开终端,进入yolov5-6.0目录。
3. 执行命令`python export.py --weights=../yolov5s.pt --dynamic --include=onnx --opset=11`,这将导出yolov5s-raw.onnx文件 \[2\]。
4. 导出的ONNX模型可以在后续的应用中使用。
请注意,导出模型时可以根据需要进行参数的修改,例如指定动态维度为batch,去掉width和height的指定。此外,还可以对yolo.py进行修改,以简化后处理,并将anchor合并到ONNX模型中。预处理部分可以使用warpaffine对图像进行平移和缩放。\[3\]
希望这些信息对您有所帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5模型导出](https://blog.csdn.net/u011922698/article/details/123289954)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [tensorrt高级2:YoloV5 模型导出、编译到推理(源码讲解)](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126905120)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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