yolo使用onnx

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它利用深度学习技术对图像进行处理并定位出其中的目标物体。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源项目，它定义了神经网络模型的标准格式，使得不同框架之间的模型转换和部署变得更加便捷。

如果你想将YOLO模型转换成ONNX格式，一般可以按照以下步骤操作：

1. **训练得到YOLO模型**：首先，在TensorFlow、PyTorch等深度学习框架中，使用YOLO的源码库训练一个满足需求的模型。

2. **导出模型到特定框架**：训练完成后，将模型保存为框架特有的格式，如TensorFlow的.pb文件或PyTorch的.pt文件。

3. **转存为ONNX格式**：使用像`onnxmltools`这样的工具，或者框架自带的功能（如TensorFlow的`tf2onnx`），将训练好的模型转换为ONNX格式。这个过程会生成一个`.onnx`文件，该文件描述了模型的结构和权重。

4. **验证转换后的模型**：确保ONNX格式的模型可以在其他支持的框架或平台上运行，并且精度保持一致。

5. **部署和使用**：有了ONNX格式的模型，你就可以方便地在各种支持ONNX的环境中（如Docker、Caffe2、Core ML等）加载和执行模型。