Yolov5转onnx 的要求

在将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式之前，您需要满足以下要求：

1. 安装 PyTorch 和 ONNX 的 Python 包。

2. 下载 YOLOv5 模型权重文件和模型定义文件。

3. 安装 OpenCV 用于图像处理。

4. 准备输入图像，确保大小和颜色空间与模型定义文件中一致。

5. 确保您的计算机系统具有足够的内存和计算资源来完成模型转换过程。

6. 确保您的输入图像没有缺失或损坏的部分，以确保模型能够准确地识别目标。

7. 可选的，您可以使用ONNX Runtime 来运行和测试转换后的模型。

希望这些信息能够帮助您成功地将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式！

相关问题

YOLOv5转onnx GPU

您好，这是一个IT类问题。关于将YOLOv5转换为ONNX格式并在GPU上运行的问题，您可以按照以下步骤操作：

1. 安装ONNX：使用pip命令安装ONNX，例如：pip install onnx

2. 下载YOLOv5模型：从YOLO官方网站下载预训练的YOLOv5模型。

3. 转换模型：使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。例如：

import torch
from models.experimental import attempt_load

# 加载YOLOv5预训练模型
weights = 'yolov5s.pt'
model = attempt_load(weights, map_location=torch.device('cpu'))

# 导出模型为ONNX格式
input_shape = (3, 640, 640)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_path = 'yolov5s.onnx'
torch.onnx.export(model, torch.randn(1, *input_shape), onnx_path, verbose=True,
                  input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

4. 加载ONNX模型：使用onnxruntime库加载ONNX模型。例如：

import onnxruntime

# 加载ONNX模型
onnx_path = 'yolov5s.onnx'
ort_session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path)

5. 运行模型：使用导出的ONNX模型在GPU上运行推理。例如：

import cv2
import numpy as np

# 加载测试图像
image_path = 'test.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (640, 640))
image = np.expand_dims(image.transpose((2, 0, 1)), axis=0)

# 在GPU上运行推理
input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
output_name = ort_session.get_outputs()[0].name
ort_inputs = {input_name: image}
ort_outputs = ort_session.run([output_name], ort_inputs)

# 解析输出结果
output = ort_outputs[0]
print(output.shape)

注意：在运行ONNX模型之前，请确保您已经安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包，并在代码中指定使用GPU设备。

YOLOv5转onnx GPU 代码

以下是将YOLOv5转换为ONNX并在GPU上运行的示例代码：

import torch
import onnx
import onnxruntime
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# Load YOLOv5 model
weights = 'path/to/weights.pt'
device = torch.device('cuda:0')  # GPU
model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model
model.to(device).eval()

# Dummy input
batch_size = 1
input_size = (640, 640)
dummy_input = torch.randn(batch_size, 3, input_size[0], input_size[1], device=device)

# Convert to ONNX
input_names = ['input']
output_names = ['output']
onnx_path = 'path/to/model.onnx'
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, opset_version=11, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)

# Load ONNX model
sess_options = onnxruntime.SessionOptions()
sess_options.graph_optimization_level = onnxruntime.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_path, sess_options=sess_options)

# Run inference on GPU
input_data = dummy_input.cpu().numpy()  # convert to numpy array
outputs = sess.run(None, {input_names[0]: input_data})  # run inference
detections = non_max_suppression(torch.from_numpy(outputs[0]), conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)  # post-process detections

需要注意的是，这个示例代码假定您已经安装了YOLOv5源代码，并将其放在了Python模块中，可以在`from models.experimental import attempt_load`中导入。如果您没有安装YOLOv5源代码，您需要将其下载并放在正确的位置。