yoloV5 onnx模型转换pt模型

要将YOLOv5 ONNX模型转换为PyTorch模型，可以使用以下步骤：

1. 安装torch和onnx库：

pip install torch
pip install onnx

2. 加载ONNX模型并将其转换为PyTorch模型：

import torch
import onnx

onnx_model = onnx.load("yolov5.onnx") # 加载ONNX模型
pytorch_model = onnx_to_pytorch(onnx_model) # 将ONNX模型转换为PyTorch模型

注：需要自己实现`onnx_to_pytorch`函数，可以使用`onnx-tensorrt`或`onnx2pytorch`等库。

3. 保存PyTorch模型：

torch.save(pytorch_model.state_dict(), "yolov5.pt")

这样就可以将YOLOv5的ONNX模型转换为PyTorch模型，并保存为`.pt`文件。

相关问题

yolov5onnx

YOLOv5是一个目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。关于YOLOv5的源代码和使用方法，可以在GitHub官网上找到\[1\]。在源代码中，有一些关键的部分需要注意。

首先，需要确定使用的是CPU还是GPU来运行。根据引用\[2\]中的描述，可以通过修改代码中的device来选择使用cuda进行加速。

其次，需要注意模型的基本信息的定义。在代码中，会定义一些参数，如stride（步长）和names（标签名）。此外，还需要注意是否使用pytorch的pt权重进行推断，如果使用onnx，则需要将pt设置为False。

另外，还需要检查输入图片的尺寸是否是32的倍数。这是因为YOLOv5在训练时要求输入图片的尺寸必须是32的倍数，如果不满足要求，则需要进行尺寸转换。

关于使用ONNX Runtime进行推断，可以参考引用\[2\]中的代码。在代码中，会使用onnxruntime库加载模型，并获取模型的元数据。

关于将权重文件转换为ONNX格式，可以参考引用\[3\]中的描述。首先，需要运行export.py文件，生成一个预训练的权重文件（如yolov5s.pt）。然后，可以使用git工具或pycharm终端进行ONNX格式的转换。

总结起来，要使用YOLOv5进行目标检测，需要下载源代码并根据需要进行相应的配置和转换操作。具体的步骤和代码可以参考引用\[1\]、\[2\]和\[3\]中的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5转onnx格式文件，并将其用netron可视化](https://blog.csdn.net/ycx_ccc/article/details/127798201)[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]
- *2* [yolov5的onnx推断示例和思路记录（包含detect.py的最新源码解读）](https://blog.csdn.net/weixin_43945848/article/details/126503453)[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]
[ .reference_list ]

yolov5-lite onnx模型转换

### 回答1：
YOLOv5是一种流行的目标检测算法，且具有轻量级版本YOLOv5-Lite。而ONNX是一种跨平台、高性能的深度学习模型表示格式。下面是关于YOLOv5-Lite模型转换为ONNX的描述：

首先，我们需要在本地安装好YOLOv5，并下载官方提供的权重文件。然后，通过运行以下命令在本地将权重文件转换为PyTorch模型：

python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

接下来，我们可以运行以下命令将PyTorch模型转换为ONNX格式：

python -c "import torch; model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt'); model.model[-1].export = torch.onnx.export(model.model[-1], torch.zeros(1, 3, 640, 640), 'yolov5s.onnx')"

在这个命令中，我们首先加载了已经转换为PyTorch格式的YOLOv5-Lite模型，然后通过调用`export`属性来设置导出参数。我们创建了一个`torch.zeros`的输入张量，大小为1x3x640x640，作为模型的输入。最后，我们将模型保存为ONNX格式的文件`yolov5s.onnx`。

通过以上步骤，我们成功地将YOLOv5-Lite模型转换为了ONNX格式。这样，我们就可以在各种平台和框架上使用这个模型进行目标检测，如TensorFlow、Caffe等。同时，在ONNX格式的模型中，可以利用一些优化工具进一步优化模型的推理性能。

### 回答2：
YOLOv5-Lite是YOLOv5的一个轻量化版本，它具有更小的模型大小和更快的推理速度。在对YOLOv5-Lite模型进行ONNX转换时，需要先将模型从PyTorch格式转换为ONNX格式。

首先，我们需要确保已安装好PyTorch和ONNX的Python库。接下来，可以使用以下步骤将YOLOv5-Lite模型转换为ONNX模型：

1. 下载YOLOv5-Lite的PyTorch模型文件。可以在YOLOv5的官方GitHub存储库中找到预训练的YOLOv5-Lite模型。

2. 导入所需的库：torch和torchvision。

3. 加载YOLOv5-Lite的PyTorch模型。使用torch.load函数加载模型文件，并将其放在eval模式下。

4. 创建一个示例输入张量。输入张量的形状应该与模型期望的输入大小相匹配。可以使用torch.randn函数创建一个具有正确形状的示例输入张量。

5. 使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX模型。该函数需要指定导出的ONNX文件名、示例输入张量和其他可选参数，例如输出文件的输入名称和输出名称。

6. 检查转换后的ONNX模型是否已成功创建。可以通过在Python中加载ONNX模型并检查其结构来验证。

完成上述步骤后，YOLOv5-Lite模型将转换为ONNX格式，可以在各种ONNX兼容的平台上进行部署和推理。这包括使用ONNX运行时进行推理、将模型转换为OpenVINO格式以在Intel设备上运行等。

需要注意的是，每个模型的转换过程可能会有所不同，具体实现取决于所使用的库和框架版本。在进行模型转换之前，建议查阅相关文档和参考资料，并根据具体情况进行适当的调整和优化。

### 回答3：
YOLOv5-Lite是一种轻量级的物体检测模型，可以在计算资源有限的设备上进行高效的推理。将其转换为ONNX模型可以使其在各种平台和框架上进行部署和使用。

要将YOLOv5-Lite模型转换为ONNX模型，需要执行以下步骤：

1. 从YOLOv5的代码库中下载YOLOv5-Lite模型的权重文件（.pt格式）。

2. 使用PyTorch框架加载YOLOv5的模型权重并构建模型。

3. 将模型设置为推理模式，并将输入和输出的维度设置为合适的尺寸。

4. 使用torch.onnx.export方法将模型转换为ONNX格式。这个方法需要指定导出的模型、输入张量的形状和类型，以及导出ONNX模型的路径。

5. 确保安装了torch和onnx这两个Python库。

6. 运行转换代码，将YOLOv5-Lite模型转换为ONNX模型，并保存到指定路径。

转换后的ONNX模型可以在多个平台上进行部署和使用。可以使用ONNX Runtime库在各种设备上进行推理，包括CPU、GPU和边缘设备等。

总结来说，将YOLOv5-Lite转换为ONNX模型的过程包括下载权重文件、加载和构建模型、设置输入输出维度，然后使用torch.onnx.export方法将模型转换为ONNX格式。转换后的模型可以在不同平台上使用ONNX Runtime库进行推理。