yolov6 导出onnx 不能用

YOLOv6 是一个流行的目标检测算法，常用于实时目标检测任务。虽然 YOLOv6 提供了导出 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的功能，但是可能会遇到一些问题，使得无法使用导出的 ONNX 文件。

首先，导出的 ONNX 文件可能会与其他库或框架不兼容。ONNX 是一个开放的深度学习模型表示格式，可以被多个深度学习框架支持，如PyTorch、TensorFlow等。但由于不同版本之间的差异，导出的 ONNX 文件可能在其他框架中无法正常加载和使用。

其次，YOLOv6 包含了一些自定义的层和操作，这些操作可能无法在其他框架中直接转换或实现。这意味着即使成功加载了导出的 ONNX 文件，也可能由于缺少相应的操作而无法正确运行。

此外，YOLOv6 还使用了特定的后处理技术，如非极大值抑制（Non-Maximum Suppression），用于在检测结果中过滤重复的边界框。这些后处理步骤可能无法直接在其他框架中实现，导致无法正确地处理导出的 ONNX 文件。

综上所述，虽然 YOLOv6 提供了导出 ONNX 文件的功能，但由于版本兼容性、自定义操作和后处理技术等问题，导出的 ONNX 文件很可能无法直接在其他框架中使用。当需要在其他框架中使用 YOLOv6 模型时，建议使用原始框架的模型保存格式，如使用 PyTorch 提供的保存模型参数和结构的功能（如.pt文件），以确保模型的可移植性和正常运行。