yolov5代码详解--4.python代码脚本

于 2025-03-07 14:59:59 发布
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分类专栏： yolo算法 文章标签： YOLO python 算法
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四、export.py

  export.py用于将训练好的YOLOv5模型导出为不同的格式，以便在不同的平台或环境中进行部署和推理。该脚本支持导出为多种格式，如：TorchScript、ONNX、TensorFlow、TensorRT等。

  其中转换为onnx可以看到模型的网络结构，如：

   至于如何安装onnx流程比较简单，这里就不过多赘述了。yolov5的代码就介绍到这里，剩下的就是如何去使用yolo算法去检测物体，以及这个过程中如何去优化网络模型，这些后续会一一更新全部免费游览，技术开源才有意义！

YOLOV5代码精读之export.py
浩瀚之水的专栏
09-30 1783
这段代码的主要功能是实现YOLOv5模型的导出，支持多种格式，包括TorchScript、ONNX、TensorRT、CoreML等。它能够根据用户的指定参数（如所需的导出格式、模型的设备类型、是否使用半精度等）对模型进行配置并进行导出。通过此函数，用户可以将训练好的YOLOv5模型转换为多种兼容格式，以便在不同平台和应用中进行推理或部署。
利用yolo-v5master的自带export.py直接将yolov5-master版本中训练好的pt文件输出为指定的格式，包括engine(tensorrt)以及onnx格式(完整流程，手把手)
qq_58135699的博客
03-19 1918
py文件自带调用onnx的接口的功能，也自带调用tensorrt转化的功能，只需要设定相应的pt文件路径，以及输出文件的存储路径即可。为什么要出这篇文章呢，本来是想把pt文件输出为onnx，然后转化为tensorRT所需的engine文件进行优化加速，折腾了半天发现多此一举了。下载完毕打开CUDA安装的目录（菜单的程序以及应用可以搜到说明电脑里已经装了CUDA，如果没有则需要先安装CUDA）选择上面的这个版本下载，接下来操作按照下面这位博主的即可，只不过需要将指令换成自己对应的文件名。
【YOLOV5-5.x 源码解读】export.py
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YOLOv5——使用export.py把pt格式模型输出为onnx模型
myhfory的博客
08-23 4813
需要Python>=3.8.0，并且含有PyTorch>=1.8，安装好yolov5所需要的所有依赖。
使用yolov5的export.py来进行onnx格式的转换
jiebinchen的博客
12-04 946
所以接下来我们解决如何使用yolov5自带的export.py来进行onnx的转换。来获得onnx格式文件，我们完全可以使用export.py进行转换onnx甚至是其他格式文件。可以看到default=['onnx']，而默认的是torchscript。有些人可能会通过终端运行。
yolov5-ios-tensorflow-lite-main.zip
07-31
将YOLOv5模型转换为TensorFlow Lite格式，需要使用`tensorflow/lite/python/optimize/calibration/python_api.py`脚本。首先，确保模型权重已经加载，然后执行转换过程，生成.tflite文件。这个步骤至关重要，因为它...
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03-16
《YOLOv5-PyTorch 主要框架详解》 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，自2016年首次提出以来，已经发展出多个版本，其中YOLOv5是最新且性能优异的一个版本。本项目“yolov5-pytorch-main.zip...
steel 引用的yolov5代码yolov5-master.zip
03-04
在"steel引用的yolov5代码yolov5-master.zip"中，我们可以看到YOLOv5的具体实现。这个代码库包含了训练、验证和测试模型所需的全部代码，包括训练脚本、配置文件、模型权重和数据预处理工具。开发者可以利用这些资源...
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03-10
`Yolov5代码详解.md`文件应该包含了YOLOv5模型的Python代码解析，包括模型定义、训练脚本、数据加载和预处理、损失函数计算、模型优化器的选择以及模型评估等内容。代码结构清晰，注释详细，便于理解模型的工作原理...
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02-11
《基于Yolov3的实时人头检测代码详解》 在人工智能领域，计算机视觉的应用日益广泛，其中人头检测是一项重要的技术，它在监控安全、人脸识别、人群分析等多个场景中起到关键作用。本文将深入探讨一份名为“yolov3-...
yolov5_for_rknn:PyTorch中的YOLOv5> ONNX> RKNN
05-10
原版仓库： 修改版 yolov5 使用方法 环境要求：python version >= 3.6 模型训练：python3 train.py 模型导出：python3 models/export.py --weights "xxx.pt" 转换rknn：python3 onnx_to_rknn.py 模型推理：python3 rknn_detect_yolov5.py 注意事项：如果训练尺寸不是640那么，anchors会自动聚类重新生成，生成的结果在训练时打印在控制台，或者通过动态查看torch模型类属性获取，如果anchors不对应那么结果就会出现问题。 建议：在训练时如果size不是640，那么可以先通过聚类得到anchors并将新的anchors写入到模型配置文件中，然后再训练，防止动态获取的anchors在rknn上预测不准的问题。训练参数别忘记加上 --noautoanchor
yolov5s.torchscript.pt
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yolov5 v3.0版本，根据yolov5s.pt权重处理的，适合在移动端推理的torchscript序列化文件。
2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第三篇——export.py(1)
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导入第三方库 import argparse # 解析命令行参数模块 import subprocess import sys # sys系统模块，包含了与python解释器和它的环境有关的函数 import time # 时间模块 from pathlib import Path # path将str转化为path对象，使字符串路径易于操作 import torch
Yolov5 export.py实现onnx模型的导出
m0_74137224的博客
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查了很多资料，很多用python代码写的，只需要这个库那个库的，最后都没成功。不如直接使用Yolov5里面的 export.py实现模型的转换。
利用yolov5利用export.py导出engine模型
2301_80667554的博客
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然后我第二次在权重那里填的生成的.onnx会报错，换成原来的.pt文件然后下面换成.engine 就能成功生成。
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利用yolov5中的export.py文件导出onnx文件报错：export.py: error: unrecognized arguments: --train
解决yolov5模型转换利用export.py文件导出onnx文件报错：export.py: error: unrecognized arguments: --include onnx
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在利用yolov5中的models/export.py文件转换训练好的模型best.pt时，遇到了报错：export.py: error: unrecognized arguments: --include onnx。发现报错export.py: error: unrecognized arguments: --include onnx，大意是指有无法识别的参数，并且给出了提示：–include onnx。因而删除掉–include onnx，执行以下指令，即可成功生成best.onnx文件。
物体检测-系列教程17：YOLOV5 源码解析7 （模型可视化/onnx工具使用/export.py/模型格式转换）
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物体检测-系列教程17：YOLOV5 源码解析7 （模型可视化/onnx工具使用/export.py）
Python export.py--weights yolov5n.pt--imgsz 256 256--include onnx 代码解释
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<think>好的，用户现在需要解释这条Python命令：Python export.py--weights yolov5n.pt--imgsz 256 256--include onnx。看起来用户可能在使用YOLOv5进行模型导出时遇到了问题，或者想确认自己是否正确理解了各个参数的作用。 首先，我需要分解这条命令的每个部分。注意到用户提供的命令中参数之间没有空格，比如“--weights”和后面的路径之间没有空格，这可能是输入时的笔误，因为在实际情况中，命令行参数和值之间通常需要空格。所以在解释时应该指出正确的语法，避免用户复制粘贴后出现错误。 接下来，逐一分析每个参数的作用。--weights 指定模型权重文件，这是必须的，因为export.py需要知道从哪个训练好的模型开始转换。--imgsz 设置输入图像的尺寸，这里用户用了两个256，可能是高度和宽度，但需要确认YOLOv5的export.py是否接受两个数值，或者是否只需一个，比如256，然后自动假设为正方形。此外，用户可能想确认尺寸是否正确设置，以避免后续转换或部署时出现不匹配的问题。 然后是--include onnx，这应该是告诉脚本导出ONNX格式的模型。需要确认YOLOv5的export.py是否支持这个参数，或者是否有其他的写法，比如--include onnx。这里可能存在拼写错误，或者是否需要其他参数组合。例如，YOLOv5的文档中可能使用--include来指定导出的格式，但需要检查正确的用法。 另外，用户可能没有提到其他可选参数，比如是否需要进行动态轴设置、是否包含批处理维度等，这些都可能影响最终导出的ONNX模型是否适合端侧部署。例如，如果RC605芯片需要静态输入尺寸，用户可能需要确保导出时已经固定了尺寸，避免动态形状的问题。 用户可能在执行这条命令时遇到了错误，例如文件找不到、参数无法识别等。这时候需要检查路径是否正确，yolov5n.pt是否存在，以及export.py的版本是否支持这些参数。另外，用户可能没有正确安装依赖库，比如onnx，或者torch版本不兼容，导致导出失败。 还可能用户对ONNX转换后的优化步骤不太清楚，比如是否需要使用onnx-simplifier进一步简化模型，或者是否需要进行量化操作。虽然在之前的对话中已经提到过onnxsim，但用户可能需要更详细的指导，以确保转换后的模型符合端侧部署的要求。 最后，用户可能需要了解导出后的ONNX模型如何验证是否正确，比如使用Netron可视化工具检查结构，或者进行推理测试确保精度没有下降。这些步骤可以帮助用户确认导出过程是否成功，避免在后续步骤中出现问题。 总结来说，用户需要明确的参数解释、正确的命令格式、常见问题及解决方法，以及导出后的验证步骤。需要确保回答清晰，分步骤说明每个参数的作用，并提供示例和注意事项，帮助用户顺利执行模型转换。</think>以下是对命令 `python export.py --weights yolov5n.pt --imgsz 256 256 --include onnx` 的详细解释： --- ### **命令组成与作用** 此命令用于将训练好的 YOLOv5 PyTorch 模型（`.pt` 文件）转换为 ONNX 格式（`.onnx` 文件），以便后续部署到端侧芯片。 命令核心参数解析如下： | 参数 | 说明 | |----------------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | `python export.py` | 调用 YOLOv5 官方的模型导出脚本 `export.py` | | `--weights yolov5n.pt` | 指定输入模型的权重文件路径，即训练生成的 `yolov5n.pt` | | `--imgsz 256 256` | 设置模型输入尺寸为 **高度 256** 和 **宽度 256**（格式：`--imgsz 高度 宽度`） | | `--include onnx` | 指定输出格式为 ONNX 格式 | --- ### **参数详解** 1. **`--weights yolov5n.pt`** - **作用**：加载训练完成的 PyTorch 模型权重文件。 - **注意事项**： - 需确保 `yolov5n.pt` 文件路径正确（与 `export.py` 在同一目录或使用绝对路径）。 - 若模型训练时使用了动态输入尺寸，此处需通过 `--imgsz` 固定输入尺寸。 2. **`--imgsz 256 256`** - **作用**：固定模型输入张量（Tensor）的尺寸为 $256 \times 256$，格式为 `高度 宽度`。 - **技术细节**： - ONNX 转换时需静态输入尺寸（端侧部署通常要求固定尺寸）。 - 若省略此参数，默认使用模型训练时的输入尺寸。 3. **`--include onnx`** - **作用**：指定导出格式为 ONNX，脚本会自动生成 `.onnx` 文件。 - **扩展功能**： - 可同时导出多种格式，例如 `--include onnx engine` 会生成 ONNX 和 TensorRT 引擎文件。 - 其他支持格式：`torchscript`, `pb`（TensorFlow）等。 --- ### **执行流程** 1. **输入验证**： 检查 `yolov5n.pt` 是否存在，并加载模型结构和权重。 2. **模型固化**： 根据 `--imgsz` 固定输入尺寸，移除动态计算节点（如动态 Batch 维度）。 3. **格式转换**： 使用 PyTorch 的 `torch.onnx.export` 函数将模型转换为 ONNX 格式。 4. **输出文件**： 生成 `yolov5n.onnx` 文件（默认与输入模型同目录）。 --- ### **常见问题与解决** 1. **报错 `Unsupported operator: ...`** - **原因**：ONNX 不支持某些 PyTorch 算子（如自定义层）。 - **解决**： - 更新 PyTorch 和 ONNX 版本。 - 修改模型代码替换不支持的算子。 2. **生成的 ONNX 文件尺寸过大** - **优化方法**： - 使用 `onnxsim` 简化模型（如合并冗余层）： ```bash onnxsim yolov5n.onnx yolov5n_sim.onnx ``` 3. **动态输入尺寸问题** - **强制固定尺寸**： 通过 `--imgsz` 明确指定输入尺寸（如 `--imgsz 256 256`）。 --- ### **示例输出** 执行命令后，终端会显示类似以下信息： ```plaintext Exporting model to ONNX format... ONNX export success, saved as yolov5n.onnx ``` --- ### **总结** 此命令是模型部署流程中的关键一步，通过固定输入尺寸和格式转换，使 PyTorch 模型适配端侧芯片的部署要求。转换后需进一步验证 ONNX 模型兼容性（如使用 Netron 可视化工具）。
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