yolov5动态生成onnx

yolov5动态生成onnx的方法如下：
首先，需要在命令行中运行以下命令将yolov5模型转换为onnx格式：

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --dynamic

这将使用yolov5s.pt权重文件生成一个动态的onnx模型。

接下来，可以使用转换后的onnx模型进行推理。推理的步骤包括坐标转换、非极大值抑制、根据置信度过滤无用框、画图等。通过这些步骤，可以从模型输出中获取预测结果。

需要注意的是，由于yolov5的模型和整个项目相互关联，所以转换为onnx的过程可能需要使用内部的转onnx方法，而非常规方法。

总结起来，动态生成yolov5的onnx模型，可以通过运行特定的命令将yolov5模型转换为onnx格式，并根据需要进行推理和后续处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOV5模型转onnx并推理](https://blog.csdn.net/qq128252/article/details/127105463)[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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