yolov5 onnx

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。要获取YOLOv5的源代码，您可以访问GitHub官网，并找到YOLOv5的代码库。\[1\]您可以点击链接进入代码库，并下载源代码。

在运行YOLOv5之前，您需要安装一些依赖项。然后，您可以在命令行中运行代码，将YOLOv5转换为ONNX格式。\[2\]转换成功后，您可以使用netron工具来可视化ONNX文件。

在运行YOLOv5时，您需要注意一些参数。首先是设备参数，您可以选择在CPU还是GPU上运行。如果您选择在GPU上运行，需要将设备参数设置为cuda。\[3\]然后是DetectMultiBackend函数，它用于加载多模型格式。您需要仔细查看这个函数的实现方式。接下来是一些模型的基本信息，如stride和names。最后是检查输入图片的尺寸是否是32的倍数，如果不是，需要进行尺寸转换。

总之，要使用YOLOv5的ONNX版本，您需要获取源代码，安装依赖项，并按照指定的参数运行代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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]
- *3* [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]
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