ONNX-YOLOv5 项目教程

ONNX-YOLOv5 项目教程

ONNX-yolov5deploy yolov5 in c++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/ONNX-yolov5

项目介绍

ONNX-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的目标检测模型，通过将其转换为 ONNX 格式，使得模型可以在不同的平台和框架上进行部署和优化。该项目由 Hexmagic 维护，旨在提供一个简单易用的接口，让开发者能够快速地将 YOLOv5 模型部署到各种环境中。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

pip install onnx
pip install onnxruntime

模型转换

从 GitHub 克隆项目并进入项目目录：

git clone https://github.com/Hexmagic/ONNX-yolov5.git
cd ONNX-yolov5

使用提供的脚本将 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式：

python export_onnx.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

模型推理

使用 ONNX Runtime 进行模型推理：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession('yolov5s.onnx')

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)

# 执行推理
outputs = session.run(None, {'images': input_data})

# 处理输出结果
print(outputs)

应用案例和最佳实践

案例一：实时目标检测

在视频流或摄像头输入上实时运行 YOLOv5 模型，实现实时目标检测。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import onnxruntime as ort

# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession('yolov5s.onnx')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 预处理图像
    input_data = preprocess(frame)

    # 执行推理
    outputs = session.run(None, {'images': input_data})

    # 后处理输出结果
    result_frame = postprocess(frame, outputs)

    # 显示结果
    cv2.imshow('YOLOv5', result_frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

最佳实践

• 模型优化：使用 ONNX 提供的工具对模型进行优化，如量化和剪枝，以提高推理速度。
• 多平台部署：将 ONNX 模型部署到不同的平台，如移动设备、嵌入式系统和云服务器。

典型生态项目

ONNX Runtime

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，支持多种硬件和平台。通过使用 ONNX Runtime，可以显著提高 YOLOv5 模型的推理速度。

TensorRT

TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个优化推理引擎，特别适用于 NVIDIA GPU。通过将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎，可以进一步提高推理性能。

OpenVINO

OpenVINO 是英特尔提供的一个工具包，用于优化和部署深度学习模型。通过使用 OpenVINO，可以将 YOLOv5 模型部署到英特尔的硬件平台上，实现高效的推理。

通过这些生态项目，可以进一步扩展和优化 ONNX-YOLOv5 模型的应用场景，实现更广泛和高效的部署。

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