yolov5部署全系列教程

很抱歉，根据提供的引用内容，没有找到关于yolov5部署全系列教程的具体信息。引用\[1\]提到了一篇博客文章，详细介绍了在Windows 10系统下配置yolov5环境的全过程，以及一些使用细节和如何制作和训练自己的数据集。引用\[2\]提到了一些深入浅出的关于yolov5核心基础知识的讲解文章。引用\[3\]提到了yolov5的一些特点，如权重文件较小，可以在配置较低的移动设备上运行，并且相比yolov4速度更快、准确度更高。但是没有提到关于yolov5部署的全系列教程。如果您需要更详细的信息，建议您进一步搜索相关的教程或者参考官方文档。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件](https://blog.csdn.net/qq_44697805/article/details/107702939)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

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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yolov5部署海思

对于将YOLOv5部署到海思平台，可以按照以下步骤进行：

1. 准备海思开发板：首先，需要准备一块搭载海思芯片的开发板，比如华为的Hi3559A。确保开发板上已正确安装并配置好海思的开发环境。

2. 安装依赖软件包：在开发板上安装必要的软件包，包括CMake、OpenCV、Sail SDK等。这些软件包将用于编译和运行YOLOv5模型。

3. 下载YOLOv5模型代码：从YOLOv5的官方GitHub仓库或其他可靠来源下载YOLOv5的代码。

4. 修改模型代码：根据海思平台的要求和限制，对YOLOv5的代码进行修改。这可能包括修改输入输出接口、调整模型结构、适配海思的计算库等。

5. 编译和转换模型：使用海思提供的编译工具，将修改后的YOLOv5模型转换为海思可识别的格式，比如HiAI DDK的模型格式。

6. 部署和测试：将转换后的模型部署到海思开发板上，并进行测试。可以通过调用模型接口，传入图像数据，得到检测结果。

需要注意的是，以上步骤仅为一般性指导，具体的部署流程可能会因海思平台的不同而有所差异。建议参考海思官方文档和开发者社区的资料，了解更详细的部署步骤和技术细节。