yolov5-7.0 onnx文件下载

要下载YOLOv5-7.0 ONNX文件，可以按照以下步骤操作：

1. 打开YOLOv5的官方Github页面或者官方网站，找到YOLOv5-7.0版本的发布地址。

2. 在该页面中，您可以找到YOLOv5-7.0 ONNX文件的下载链接。

3. 点击下载链接，选择保存位置，开始下载YOLOv5-7.0 ONNX文件。

4. 下载完成后，您将获得一个以.onnx为后缀的文件，该文件即为YOLOv5-7.0的ONNX模型。

请确保您在下载之前已经阅读并遵守了相关的许可协议或者使用条款。根据YOLOv5的许可协议，您可能需要进行一些额外的步骤或者满足特定的条件才能够下载和使用该模型。

相关问题

yolov5-7.0版本 onnx部署

确实，YOLOv5 7.0版本是一种有效的物体检测模型，并且支持ONNX格式的部署。以下是部署YOLOv5 7.0版本的一些步骤：

1. 首先，您需要下载YOLOv5模型的ONNX版本文件。

2. 然后，您需要安装ONNX Runtime，这是一种用于运行ONNX模型的高性能引擎。您可以在ONNX Runtime的官方网站上找到安装说明。

3. 接下来，您需要编写一些代码来加载ONNX模型并进行推理。以下是一个简单的Python代码示例：

import onnxruntime as rt
import numpy as np
import cv2

# Load the ONNX model
sess = rt.InferenceSession('yolov5.onnx')

# Load the input image
img = cv2.imread('input.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))

# Preprocess the input image
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
img = np.expand_dims(img, axis=0)

# Run inference
outputs = sess.run(None, {'input': img})

# Process the outputs
boxes = outputs[0][0]
scores = outputs[1][0]
classes = outputs[2][0]

4. 最后，您可以对输出进行后处理，例如将边界框绘制在输入图像上，以便可视化检测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现方式可能会因模型和环境而异。

onnx yolov5

Yolov5是一个目标检测算法，通常用于物体检测任务。关于将Yolov5的训练得到的pt模型转换为onnx模型的过程，可以参考以下步骤：

1. 首先，确保你已经安装了相关的Python库。在使用Yolov5时，我们需要安装onnx和torch库。

2. 然后，使用Yolov5提供的export.py文件来导出onnx模型。你可以通过指定参数选择待转换的权重文件和导出格式。生成的.onnx模型文件将保存在与原权重文件相同的目录下。

3. 在导出onnx模型之前，确保你已经训练好了Yolov5模型，并且获取到了.pt格式的权重文件。

4. 执行导出命令时，可以使用以下指令：

python export.py --weights <path-to-weights-file> --img <input-image-size> --batch <batch-size> --include onnx

其中，<path-to-weights-file>是指训练得到的.pt格式的权重文件的路径，<input-image-size>是输入图像的尺寸，<batch-size>是批处理大小。

5. 执行完命令后，导出的.onnx模型文件将保存在与原权重文件相同的目录下。你可以使用这个.onnx文件进行后续的模型部署和应用。

综上所述，通过以上步骤，你可以将Yolov5的训练得到的pt模型转换为onnx模型，用于物体检测任务的部署和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5(v7.0版本)部署为onnx，openvino，TensorRT等模型并运行，踩坑分享(202303版，包含TensorRT安装)](https://blog.csdn.net/qq_42160143/article/details/129837613)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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