pt 模型转onnx 到ncnn部署

已于 2023-07-31 14:47:56 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 算法
于 2023-05-30 14:40:49 首次发布
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本文介绍了如何将PT模型，特别是Yolov5，转换为ONNX格式，并通过在线工具转化为NCNN模型。在转换过程中可能会遇到不支持的操作，需要自行查找资料解决。接着，文章简要讨论了模型简化和基于NCNN的部署策略，适用于实际应用的需求。
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YOLOV5（二）：将pt转为onnx模型并用opencv部署
abandononeself的博客
07-28 6728
将yolov5s训练的火焰数据的pt权重改为可用opencv识别的onnx。
【.pt模型转换为.onnx模型】模型转换 英特尔神经计算棒 树莓派
dujuancao11的博客
03-07 4135
背景：树莓派要用英特尔神经计算棒，先要将pytorch训练生成的.pt文件转换为ONNX，再转换为IR，本来直接在树莓派上的原生树莓派系统尝试，明明已经显示输出了模型详细信息，可文件夹中没有出现.onnx文件，于是直接拿windows系统新建有pytorch的环境来尝试，尝试成功。 转换代码 注意点：要根据你的代码进行修改，修改最初的包等 import torch from models.with_mobilenet import PoseEstimationWithMobileNet from.
onnx操作 云朵喵喵
piaoxueergogo的博客
07-26 167
1.pt文件转换onnx。
pt权重文件转onnx详解（记录）
weixin_44312422的博客
11-24 1万+
pt权重转onnx记录 方法 1.一般YOLOv3和YOLOv5 会自带一个权重pt转onnx模型的代码 export.py export.py在models文件夹中 2.打开export.py ，我们运行该文件可以通过命令行运行，对照修改argument参数即可 3.运行命令行如下： python ./models/export.py --weights ./models/best.pt --batch-size 16 weights：指你训练好的权重文件，看你放在哪个文件夹中。 batch-
轻松将 YOLO 的 PT 模型转为 ONNX 格式，如何将 PT 格式模型转为 ONNX 格式模型。
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
09-16 549
轻松将 YOLO 的 PT 模型转为 ONNX 格式，如何将 PT 格式模型转为 ONNX 格式模型。 训练时用的框架（比如 PyTorch）和部署时的推理引擎（比如 TensorRT、OpenVINO）格式不兼容。这时，ONNX（Open Neural Network Exchange）格式就成了 “桥梁”—— 它是一种跨框架的模型格式，几乎所有主流推理引擎都支持。 如果你刚好在使用 YOLO 训练目标检测模型，这个脚本可以帮你快速把训练好的 .pt 模型转为 ONNX 格式，还自带模型验证功能。
yolov5模型转换(一) pt文件转onnx
热门推荐
qq_45057749的博客
03-24 3万+
参考文献： YOLOv5利用ncnn部署系列(二).
如何在windows系统下将yolov5的pt模型导出为onnx模型
unihai的博客
01-04 5358
最近在做本科毕业设计，要求是在树莓派上部署yolo算法来实现火灾检测，在网上查了很多资料，最后选择用yolov5s模型先试着在树莓派上部署，看下效果如何，由于从大佬那里拿到了yolov5火灾检测模型，但想要将它移植到树莓派上第一步要把pt模型转换成onnx模型，原因我想大概是因为树莓派算力不如pc，因此要转换成合适的模型进行部署。
可视化工具 netron & pt 转 onnx 格式
weixin_41258131的博客
08-25 1万+
Netron 是一个开源的网络可视化工具，可以帮助开发人员和数据科学家可视化、理解和调试深度学习模型。
pt模型转ncnn模型
蜗牛牛的博客
02-26 1174
修改模型 注意不是看行号。3.onnx转ncnn。
pt转onnx转ncnn模型（yolov8部署安卓）
d74198的博客
12-19 1328
我使用的yolov8代码的版本是ultralytics-8.0.50，使用较新的版本会导致模型转换后有很多问题，亲自踩坑。找到Detect下的forward函数这样修改（yolov8——detect这样修改，分割项目不是）编译完成进入build文件夹在这里可以实现转换模型 （找到onnx2ncnn可执行文件）转之前要进行对/ultralytics/nn/modules.py中的代码进行修改。笔者使用的脚本代码进行转换（比较推荐，否则转换ncnn可能有问题）在部署中遇到了若干问题，在此进行记录。
MODNet官方onnx及其转换的ncnn模型、NCNN量化后模型
04-01
总的来说，这个压缩包提供了MODNet模型在不同阶段和形式的版本，从原始的ONNX格式到适用于ncnn的量化模型，展示了深度学习模型从训练到部署的过程。对于开发者而言，这些资源可用于在ncnn平台上进行模型测试、性能...
YOLOV8 + onnx转ncnn 部署到安卓APP上的配置流程
03-20 1061
官方的这个demo比较老，所需依赖版本不能太新，固而只需要把这几个地方配置正确，就能把官方的这个项目跑起来了！部署过程出现的问题，很多都是依赖包不兼容的问题，只需要根据日志信息不断的调整依赖包的版本就可以了。以下是我本地部署的配置信息和依赖包版本信息的截图。我们使用开源的安卓项目来修改。
YOLO11 class网络pt模型转onnx模型精度损失问题解决
weixin_45560674的博客
07-16 1125
第二步则是对(320, 382)进行中心提取，图像尺寸转为(320,320)。注：博主本来是在c++上进行onnx模型部署，但是c++代码上onnx模型错误率很高，为了方便调试，也为了检测python和c++加载模型会有什么变化，所以在以下python代码中进行了测试，测试结果与c++代码的结果一样。因此，从模型导出的参数设置，到onnx模型cv2.dnn.blobFromImage方法加载的参数设置，都进行了改变，对错误率的减少基本没有作用，因此怀疑是pt模型的图像预处理与onnx的图像预处理存在不同。
pt和onnx和ncnn之间的转换以及避坑
qq_65356682的博客
04-17 1万+
这个转化比较简单python里就可以这个文件yolov5-5.0>models>export.py下面那个根据自己的环境修改，环境是你yolov5运行的环境cpu就填cpu gpu就填 0修改好后运行有可能需要下载onnx包 直接pip。
YOLO模型的.pt文件转换为ONNX格式
fcgmqty的专栏
11-01 4479
如果你的Linux系统支持NVIDIA GPU，可以使用 TensorRT 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件（通常为 .bin 或 .engine），以便在 GPU 上加速推理。在将YOLO的ONNX模型转换为二进制的.bin文件并部署到Linux中运行，可以借助OpenVINO或TensorRT等工具完成。转换后的.engine文件可以通过TensorRT的API在Linux环境中运行，也可以在C++或Python代码中加载TensorRT引擎文件来执行推理。
pt模型转onnx模型，onnx模型转engine模型，pt模型转engine模型详细教程（TensorRT，jetpack）
Mintary的博客
08-02 3431
背景是需要在nvidia jetpack4.5.1的arm64设备上跑yolov8,用TensorRT加速，需要用*.engine格式的模型，但是手头上的是pt格式模型，众所周知小板子的内存都很小，连安装ultralytics依赖库的容量都没有，所以我想到在windows系统上先把模型转好，然后再直接放在板子上用。
将pt文件转换成onnx文件
A1983Z的博客
11-04 3233
将pt文件转化为onnx文件
NCNN环境部署及yolov5pt转ncnn模型转换推理
小星博博的博客
12-26 2538
直接下载发行版本的完整代码，然后解压，用以下命令编译，自行替换Protobuf的编译路径，其中DNCNN_VULKAN=ON表示不使用Vunlkan加速。yolov5s v6.2训练的pt模型，直接导tourchscript，然后时候ncnn里面的pnnx工具直接转换为ncnn。1.安装vunlkan 1.2.198.1版本，记得配置环境变量。2.安装Protobuf3.20.0版本。该内容还未完整，笔记内容，后期补充。
yolov5 pt转成nccn_yolov5
funBox的专栏
10-30 811
python版本为Python 3.8.0，需要安装对应的版本包，torch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0。1. 下载yolov5仓库，git clone。4、进入到ncnn目录下执行以下命令。输出name有353和367。2. pt转onnx。
onnx转ncnn简单点yolov5
最新发布
11-26
6. **验证模型**：将转换后的模型部署到NCNN环境中测试。 §§相关问题§§ 1. 如何安装onnx-simplifier? 2. 修改.param文件的具体步骤是什么? 3. 转换后模型精度下降怎么办? 4. 是否有在线转换工具可用? 以下是...
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