yolov5 onnx 导出
时间: 2023-05-08 20:59:35 浏览: 98
Yolov5是一种用于对象检测的深度学习模型,它具有很高的识别准确度和处理速度,因此在实际应用中得到了广泛的应用。在使用Yolov5模型时,通常需要将模型导出为ONNX格式,以便于在不同平台和框架中使用。
将Yolov5模型导出为ONNX格式的步骤如下:
1. 首先,需要使用Yolov5框架训练好模型,并保存为pth文件格式。
2. 然后,使用PyTorch相关的工具和API,将pth文件转化为ONNX格式。具体而言,可以使用torch.onnx.export方法来实现模型的导出,该方法需要指定模型、输入数据的形状、输出名称和文件路径等参数。
3. 在导出模型时,需要考虑模型的使用场景和目标平台等因素。例如,如果模型需要部署到移动设备上,则需要考虑模型的大小和计算量。
总之,将Yolov5模型导出为ONNX格式可以使得其在不同的平台和框架中灵活使用。同时,还可以通过ONNX格式的转换来优化模型的性能和准确度,进一步提升模型的应用价值。
相关问题
老版yolov5onnx网络模型
YOLOv5的ONNX模型是用于目标检测任务的深度学习模型。您可以通过以下步骤获取老版YOLOv5的ONNX模型:
1. 下载YOLOv5代码库:在GitHub上找到YOLOv5的代码库并克隆到本地。您可以使用以下命令:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
2. 安装依赖项:进入克隆的代码库目录,并安装相关依赖项。您可以使用以下命令:
```
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
3. 导出ONNX模型:运行以下命令来导出ONNX模型。
```
python export.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 1
```
此命令将导出YOLOv5s模型的ONNX版本,输出路径为`yolov5s.onnx`。您可以根据需要选择不同的模型版本(如yolov5m、yolov5l或yolov5x)。
请注意,这是基于YOLOv5的官方实现方法,但具体步骤可能会因为版本更新而有所变化。建议您参考YOLOv5代码库的文档和说明来确保正确导出ONNX模型。
yolov5导出ONNX
要将yolov5模型导出为带有softmax的ONNX格式,可以按照以下步骤进行操作:
1. 运行以下命令导出原始的ONNX模型:
```python
python export_cls.py --weights yolov5s-cls.pt --include onnx --dynamic
```
这将生成一个原始的ONNX模型文件。
2. 使用Python代码加载原始的ONNX模型:
```python
import torch
import onnx
output_path = "yolov5s-cls.onnx"
model = onnx.load(output_path)
```
3. 创建一个Softmax节点并插入到模型输出之前:
```python
import onnx.helper
output_name = model.graph.output<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5-cls部署之onnx导出](https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/131326323)[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%"]
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