yolov8 模型导出 指令

yolov8 模型导出指令为：

yolo task=detect mode=export model=runs/detect/train3/weights/best.pt format=onnx。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境搭建/数据准备/模型...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

yolov8怎么使用

yolov8是一个用于目标检测的模型，它的使用方式主要包括模型训练、模型验证和模型导出。在模型训练方面，可以使用命令行的模式或者API调用的方式进行训练。对于多卡训练，可以简单地设置设备参数为"0,1,2,3"即可。模型验证可以通过在终端中输入相应的命令进行验证。至于模型导出，可以使用命令行指令将模型导出为ONNX格式。

onnx yolov5

Yolov5是一个目标检测算法，通常用于物体检测任务。关于将Yolov5的训练得到的pt模型转换为onnx模型的过程，可以参考以下步骤：

1. 首先，确保你已经安装了相关的Python库。在使用Yolov5时，我们需要安装onnx和torch库。

2. 然后，使用Yolov5提供的export.py文件来导出onnx模型。你可以通过指定参数选择待转换的权重文件和导出格式。生成的.onnx模型文件将保存在与原权重文件相同的目录下。

3. 在导出onnx模型之前，确保你已经训练好了Yolov5模型，并且获取到了.pt格式的权重文件。

4. 执行导出命令时，可以使用以下指令：

python export.py --weights <path-to-weights-file> --img <input-image-size> --batch <batch-size> --include onnx

其中，<path-to-weights-file>是指训练得到的.pt格式的权重文件的路径，<input-image-size>是输入图像的尺寸，<batch-size>是批处理大小。

5. 执行完命令后，导出的.onnx模型文件将保存在与原权重文件相同的目录下。你可以使用这个.onnx文件进行后续的模型部署和应用。

综上所述，通过以上步骤，你可以将Yolov5的训练得到的pt模型转换为onnx模型，用于物体检测任务的部署和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5(v7.0版本)部署为onnx，openvino，TensorRT等模型并运行，踩坑分享(202303版，包含TensorRT安装)](https://blog.csdn.net/qq_42160143/article/details/129837613)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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