yolov5v5.0 onnx

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一个流行的实时目标检测算法，由 Ultralytics 公司开发。V5.0 版本是该系列的最新进展，它在保持高效的同时提高了模型性能。Onnx 是一种开源的计算图模型交换格式，可以将深度学习模型从多种框架转换成可以在不同设备上运行的标准格式。

当你提到 YOLOv5 V5.0 的 ONNX 版本，通常这意味着模型已经被转换成了 ONNX 格式，这意味着这个模型可以在支持 ONNX 的平台（如 TensorFlow、PyTorch、Caffe等）之间无缝迁移，或者是部署到嵌入式设备或者云环境中运行，无需原生的 PyTorch 环境。

使用 YOLOv5 V5.0 ONNX 可以通过以下步骤：

1. 下载预训练的 YOLOv5 ONNX 模型文件。
2. 使用相应的 ONNX 工具库（如 onnxruntime 或 tensorflow-onnx）加载模型。
3. 将输入数据标准化以匹配模型期望的格式。
4. 运行推理过程，得到目标检测结果。
5. 可视化结果或者应用到实际任务中，如视频流分析或物体识别。

相关问题

yolov5 5.0 opencv

引用：由于yolov5在6.0版本增加了对opencv的支持，所以模型部署1-3适用于4.0和5.0版本的修改，6.0版本的可以看这里。引用：opencv yolov5建议直接走6.0的版本，省事。引用：五、c 下使用opencv部署。一、opencv直接读取通过U神的yolov5/model/export.py导出onnx模型失败原因。

根据引用和引用，对于yolov5 5.0版本，可以使用opencv进行部署。而根据引用中提到的问题，可能会遇到通过U神的yolov5/model/export.py导出onnx模型失败的情况。如果遇到这种情况，可以尝试查看导出失败的具体原因并进行相应的修复。此外，根据引用的描述，yolov5 6.0版本增加了对opencv的支持，因此，如果可能的话，可以考虑使用最新的6.0版本来进行部署，以省去一些麻烦。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [2021.04.15更新 c++下使用opencv部署yolov5模型 （二）](https://blog.csdn.net/qq_34124780/article/details/115363855)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov5的模型转成onnx

将 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式需要执行以下步骤：

1. 安装 ONNX 运行时和工具包；
2. 下载 YOLOv5 模型权重文件（.pt）；
3. 安装 PyTorch 并加载权重文件；
4. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型。

具体步骤如下：

1. 安装 ONNX 运行时和工具包：

pip install onnx onnxruntime

2. 下载 YOLOv5 模型权重文件：

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

3. 安装 PyTorch 并加载权重文件：

pip install torch
import torch

# Load model
model = torch.load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))['model'].float()
model.eval()

4. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 模型：

import onnx
from onnx import optimizer

# Export to ONNX
input_shape = (3, 640, 640)
dynamic_axes = {'images': {0: 'batch_size', 2: 'height', 3: 'width'}}
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, *input_shape), 'yolov5s.onnx', opset_version=12, input_names=['images'], output_names=['output'], dynamic_axes=dynamic_axes, verbose=False)

# Optimize ONNX model
onnx_model = onnx.load('yolov5s.onnx')
onnx_model = optimizer.optimize(onnx_model, ['fuse_bn_into_conv'])
onnx.save(onnx_model, 'yolov5s_optimized.onnx')

这样，YOLOv5 的模型就被成功转换为 ONNX 格式的模型了。