yolov5 onnx 导出

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

yolov5 onnx 不兼容

YOLOv5 是一种流行的开源目标检测算法，而 ONNX 是一个用于模型转换和部署的开放格式标准。当遇到 YOLOv5 和 ONNX 不兼容的情况，可能涉及到以下几个方面：

1. **版本差异**：YOLOv5 的最新版本可能还没有官方支持直接导出为 ONNX 格式，或者早期版本的 ONNX 支持度有限。

2. **模型复杂性**：YOLOv5 中包含的某些高级功能或自定义层可能不被 ONNX 所完全支持，这可能导致在转换过程中丢失一些信息。

3. **精度问题**：ONNX 可能无法完美保留 YOLOv5 模型的原始精度，特别是对于那些依赖于特定硬件优化的模型。

4. **动态形状**：YOLOv5 可能使用了动态尺寸输入，这在 ONNX 中可能难以处理。

5. **错误或缺失的推理引擎**：不同的 ONNX 运行库可能对 YOLOv5 的支持不同，某些库可能无法正确地执行模型。

要解决这个问题，你可以尝试以下方法：

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。