AX620A转换yolo系列模型踩坑

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已于 2023-06-01 15:03:14 修改 · 1k 阅读

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#YOLO #python #开发语言

于 2023-05-31 16:43:20 首次发布

文章介绍了在AX620A平台上转换YOLOV5和YOLOV8模型时遇到的问题及解决方案。YOLOV5转换需要注意pytorch版本不能高于1.13.0，并在使用onnx-modifier时勾选shapeinference和cleanup选项。而YOLOV8转换的关键是使用python脚本直接导出模型，因原有导出命令行工具可能未更新。转换过程在12代i5CPU上耗时较长，对多线程支持不佳。

AX620A转换yolo系列模型踩坑

前言

去年记录了如何在ax620a下使用工具链转换自训练yolov5模型：AX620A运行yolov5s自训练模型全过程记录
但今天由于各种环境发生变化了，再去这样转换的话，就会报错失败。
在这里插入图片描述
经过一番查找，发现是pytorch版本更新导致的。其实社区有文章已经更新了yolov5和yolov8的模型转换方法，但是仍然有坑点，如果不注意的话还是会失败。

一、YOLOV5转换

社区文章看这里：[m3axpi] YOLOv5训练到部署全流程
其实主要问题就是pytorch版本不能大于1.13.0。如果是使用1.13.0之后版本的话，按照文章第二种方法，使用onnx-modifier图形化工具删去后处理算子。但在编辑完成下载新模型时，一定要勾选shape infrernce和clean up两个选项，再download导出，否则转换时还是会报错失败。
在这里插入图片描述

二、YOLOV8转换

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4 条评论

依知硝子 2025.06.16
请问，YOLOV5转换中“按照文章第二种方法”是哪一篇文章？“使用onnx-modifier图形化工具删去后处理算子”的后处理算子是哪一部分？

白桃紫苏酒 2023.09.15
你好，我转换yolov8模型的时候，按照你的方法得到了正确的ONNX模型，转joint的时候报错RuntimeError: Input and output sizes should be greater than 0, but got input (H: 20, W: 20) output (H: 0, W: 0)，请问大佬知道是什么原因吗？
- 是小王呀！回复白桃紫苏酒 2023.10.27
  我在yolov5s的转joint过程中也遇到了这个问题，请问你解决了吗

优快云-Ada助手 2023.06.15
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