yolov5 部署onnx 实时

目标检测的效果如何？

YoloV5是目前较为先进的目标检测器之一，其在准确度和速度上都有着很好的表现。使用ONNX部署后，也可以实现较快的实时目标检测。但具体效果还需根据具体应用场景和实验数据进行评估。

相关问题

yolov5部署onnx

要将YOLOv5部署为ONNX模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了YOLOv5和ONNX的依赖库。您可以使用以下命令安装它们：

   pip install torch torchvision
   pip install onnx onnxruntime

2. 导出YOLOv5模型为ONNX格式。您可以使用以下命令将YOLOv5模型导出为ONNX：

   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

3. 这将生成一个名为"yolov5s.onnx"的ONNX模型文件。

4. 接下来，您可以使用ONNX Runtime库加载和运行该模型。下面是一个简单的示例代码：

   import onnxruntime as rt

   # 加载ONNX模型
   session = rt.InferenceSession("yolov5s.onnx")

   # 输入数据准备
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   input_shape = session.get_inputs()[0].shape
   input_type = session.get_inputs()[0].type

   # 运行推理
   input_data = ...  # 准备您的输入数据
   outputs = session.run([], {input_name: input_data})

在上面的代码中，您需要根据您的具体需求准备输入数据，并使用`session.run()`方法运行推理。

5. 最后，根据您的应用需求处理模型的输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据自己的需求进行进一步的调整和优化。此外，确保您的YOLOv5模型和ONNX版本兼容，并且参考YOLOv5的文档和ONNX Runtime的文档以获取更多详细信息。

yolov5部署 ONNX

要将yolov5部署为ONNX模型，需要按照以下步骤进行操作：

1. 下载yolov5的工程文件。根据提供的参考资料，可以从yolov5的历史版本中选择合适的版本进行下载。

2. 去除冗余。根据参考资料，为了减小内存消耗，可以删除TNN-master中不需要的模型，只保留yolov5模型。

3. 修改yolo.py文件。根据参考资料，由于TNN似乎不支持5维的计算，需要将模型输出部分的5维数据修改为4维的输出。

4. 修改export.py文件。根据参考资料，在TNN-master中所使用的图片尺寸为448x640，而yolov5中为640x640。如果模型转换时不修改尺寸，则需要在TNN-master中修改相应图片尺寸。

5. 进行模型简化。经过上述操作后，可以得到一个onnx格式的模型。使用命令`python3 -m onnxsim /yolov5-master/weights/yolov5s.onnx /yolov5-master/weights/yolov5s_sim.onnx`对模型进行简化。前一个地址为待简化的模型路径，后一个为简化后的模型路径。模型简化这一步是必须的，以确保后续的onnx转tnn时能够成功。

通过以上步骤，你就可以将yolov5部署为ONNX模型了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [TNN将YOLOV5部署到移动端---pytorch转onnx转tnn全套流程](https://blog.csdn.net/qq_44409407/article/details/119996369)[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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