yolov5s-seg.pt权重文件转化为onnx
时间: 2023-10-25 18:06:30 浏览: 69
将 YOLOv5s-seg.pt 转换为 ONNX 格式需要使用 ONNX 模型转换工具。以下是转换的步骤:
1. 安装 ONNX 工具:在命令行中运行以下命令安装 ONNX 工具:
```
pip install onnx
```
2. 下载 YOLOv5s-seg.pt:从官方网站下载权重文件 YOLOv5s-seg.pt。
3. 使用转换工具:在命令行中运行以下命令将权重文件转换为 ONNX 格式:
```
python -m onnxsim convert yolov5s-seg.pt yolov5s-seg.onnx
```
这将生成一个名为 yolov5s-seg.onnx 的 ONNX 模型文件。
注意:转换过程中可能会出现一些警告或错误,需要根据具体情况进行修复。
相关问题
yolov5s-seg.pt
yolov5s-seg.pt是yolov5-6.2版本的一个预训练模型文件。你可以使用官方代码中的export.py脚本将该模型转换为onnx模型。具体命令如下:
```
python export.py --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s-seg.pt --cfg yolov5s-seg.yaml --include onnx
```
这个命令会生成一个名为yolov5s-seg.onnx的文件,它是一个可移植的模型文件,可以在不同的环境中使用。\[1\]你可以将这个onnx模型用于后续的操作。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5实例分割Tensorrt部署实战](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/127754384)[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,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
You can export your onnx model by ultralytics API and the onnx is also modify by this repo. python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0 具体如何做?
要导出ONNX模型并使用Ultralytics API进行修改,您需要执行以下步骤:
1. 首先,确保您已经安装了Ultralytics库。您可以使用以下命令在终端中安装它:
```
pip install yolov5
```
2. 在终端中,使用以下命令导出ONNX模型:
```
python3 export-seg.py --weights yolov8s-seg.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 640 640 --device cuda:0
```
在这个命令中,您需要替换`yolov8s-seg.pt`为您的模型权重文件的路径。`--opset 11`指定使用ONNX的版本,`--sim`表示使用模拟推理,`--input-shape 1 3 640 640`指定输入图像的形状,`--device cuda:0`指定在CUDA设备上进行推理。
3. 在执行命令后,Ultralytics库将导出一个名为`yolov8s-seg.onnx`的ONNX模型文件。
请注意,上述步骤假设您已经正确设置了Ultralytics库和相关依赖项,并且您已经在PyTorch中训练了一个yolov8s-seg模型。如果有任何问题,请确保按照Ultralytics库的文档进行正确配置和训练。