yolov5中pt模型转换为onnx

最新推荐文章于 2024-12-20 18:08:05 发布
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分类专栏： 图像识别——训练 文章标签： YOLO python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43504054/article/details/140984397
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  • 当我们yolov5训练好自己的模型后、如果想要解除yolov5相关依赖在win上面调试应用时，我们可以修改框架中的export.py文件，因为它内部代码已经写好，只需改些相关配置即可！

1.打开export.py文件：
在这里插入图片描述
2.修改相关配置：
在这里插入图片描述
3.执行export.py文件：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
转换就此结束！！！

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 5115
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。
YOLOv5 pt转为onnx
qq_45834106的博客
01-19 2307
使用onnx模型的时候，很反常，打印出来的使用设备是GPU，但是我查看GPU时GPU的利用率是零，并且速度很慢，应该是使用CPU跑的。然后我发现有一个叫dnn的东西可以和onnx配合着使用，我就尝试了一下，此时onnx模型的前向推理速度是1s一张图。运行下面的代码安装onnx相关的环境，按照自己的设备进行选择。所以应该是onnx和cuda、cudnn的版本没对上，重新装就好了。是没办法安装好onnx环境的。看到这里，在我只能说yolov5的作者真的太贴心了。下面是5x的一些实验，均开启了半精度。
yolov5 pt模型转 onnx格式
silent702366的博客
07-26 1086
yolov5 pt模型转 onnx格式
yolov5的pt模型转onnx模型，onnx模型转engine模型
m0_66380820的博客
07-18 3305
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放标准，它允许不同的深度学习框架和工具之间进行模型交换。ONNX模型具有跨平台的兼容性，可以在不同的硬件和软件上运行，从而提高了模型的部署效率和可移植性。开放性：ONNX是一个开放的标准，由多家技术公司共同维护和发展，确保了模型的广泛兼容性和未来的发展潜力。跨平台兼容性：ONNX模型可以在不同的操作系统和硬件上运行，包括CPU、GPU等，这使得模型部署更加灵活。
YOLOv5的pt格式转为onnx格式笔记
qq_62106491的博客
01-27 2051
本文作为个人笔记，用于记录yolov5的pt转onnx格式。3、将该段代码中的'torchscript'改为'onnx'2、 修改这两处的参数为自己定义的文件名。1、在文件中找到export.py。在对应权重文件的文件夹下。4、点击run开始转换。
yolov5 pt模型 转成onnx模型
最新发布
ydscc的博客
12-20 1417
​。
YOLOv5 模型转换，从PyTorch到Onnx
06-21
5. **进一步转换**: 如果需要，可以将ONNX模型转换为其他格式，如CoreML（iOS）或TFLite（Android）。这通常涉及到特定平台的API，例如`coremltools`和`tflite_converter`。 在实践中，需要注意的是，不同框架之间...
YOLOV8模型转换-ONNX-RKNN
10-12
首先，我们需要将这个PT模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放标准，能跨框架表示深度学习模型，便于不同平台之间的模型迁移。在PyTorch中，可以使用`torch.onnx.export()`函数完成此...
训练自己YOLOv10模型+标签分类源码+pt模型转onnx模型源码
08-21
训练自己YOLOv10模型+标签分类源码+pt模型转onnx模型源码，训练自己YOLOv10模型+标签分类源码+pt模型转onnx模型源码，训练自己YOLOv10模型+标签分类源码+pt模型转onnx模型源码，训练自己YOLOv10模型+标签分类源码+pt...
yolov5训练以及模型onnx转换
10-13
本文将深入探讨YOLOv5的训练过程以及如何将其模型转换为ONNX格式，以便于跨平台部署和优化。 YOLOv5是YOLO系列的最新版本，由Joseph Redmon等人开发，它在YOLOv3的基础上进行了改进，包括引入了更高效的卷积结构、...
Yolov5_onnx
06-23
包含Yolov5的四个pt权重，对应转换为onxx的Yolov5s.onnx、Yolov5m.onnx、Yolov5l.onnx、Yolov5x.onnx共4个文件。 此外完整详细的Yolov5网络结构的讲解可参考江大白的博文。
YOLOV5模型转换（pt转onnx）
qq_36577574的博客
03-28 2972
1.安装依赖库 pip install onnx coremltools onnx-simplifier 2.导出 onnx python models/export.py --weights best.pt --img 640 --batch 1 3.用 onnx-simplifer 简化模型 python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx
yolov5 pt 模型 导出 onnx
微信号：RunsenLiu
07-04 1万+
在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py 进行导出 onnx导出流程在 export.py 设置模型和数据源的yaml在官方的文档中 说明了可以导出的具体的类型。 在 添加导出的类型， 不同的 类型的 环境要求不一样，建议虚拟环境，比如onnx 和 openvino 的numpy 版本要求不一只，一个要求高配，一个要求低配 如何测试和验证推理 在模型导出的中onnx 和 openvino 不需要GPU进行推理，但是tensorRT 需要 GPU 进行推理...
【yolov5 pt文件转onnx并推理】
wo8wbs08的博客
11-24 2505
将pytorch训练的pt转换为onnx并执行推理
使用YOLO5—V7.0训练模型并将训练结果模型.pt转成.onnx测试
boys_w的博客
04-26 4065
使用YOLO5 --v5.0 的 export将训练好的.pt模型文件转成.onnx文件出现各种错误虽然转出了onnx文件，但是并不能检测出目标物体。经过各种精神折磨后发现是版本问题 ，所以在这里对v7.0版本的使用做个笔记（重点是使用export文件转出onnx文件 并且在detect文件里使用onnx文件检测onnx文件）。吧啦吧啦又说了一堆 ​​​，（心里自我安慰都是为了完成任务。后面应该会研究一下onnx的部署吧。吐槽：大一的自己如此忙碌。
YOLO模型的.pt文件转换为ONNX格式
fcgmqty的专栏
11-01 3498
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。
YOLOV5（二）：将pt转为onnx模型并用opencv部署
abandononeself的博客
07-28 5917
将yolov5s训练的火焰数据的pt权重改为可用opencv识别的onnx。
YOLOv5——使用export.py把pt格式模型输出为onnx模型
myhfory的博客
08-23 5266
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。
【yolov5】pytorch模型导出为onnx模型
热门推荐
振华OPPO的博客世界
10-21 1万+
博主想拿官网的yolov5训练好pt模型，然后转换成rknn模型，然后在瑞芯微开发板上调用模型检测。1、首先部署好yolov5的环境，保证可以运行detect.py进行检测，将自己训练好的pt模型放到weights目录下，我这里命名是best.pt。3、输入下面命令导出模型（后面的weights、img和batch参数可以不加，设置下默认参数即可）自带的预训练模型是预测80类CoCo数据集的yolov5s改进结构，下面就带大家一起转换模型！可以看到转换后的结构比较乱，有些结点其实可以跳过，减小模型。
将yolov8的pt模型转换为onnx
08-30
要将yolov8的pt模型转换为onnx，可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，在命令行中运行以下命令来进行模型的转换： ``` python export.py --weights yolov8.pt --img 640 --batch 1 ``` 这将生成一个名为`yolov8.onnx`的onnx模型文件。 2. 接下来，可以使用转换后的onnx模型进行推理或测试验证。例如，可以运行以下命令来进行推理： ``` python detect.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4 ``` 这将使用onnx模型进行目标检测，并在图像上绘制出检测结果。 3. 如果需要进行测试和验证，可以运行以下命令： ``` python val.py --weights yolov8.onnx --img 640 --conf 0.4 ``` 这将使用onnx模型对验证数据集进行目标检测，并输出验证结果。 请注意，针对不同的使用场景和需求，可能还需要根据具体情况进行一些修改，比如修改export.py的代码来指定数据源文件和模型权重文件的路径。具体修改方法可以参考引用中提到的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [yolov5_for_rknn:PyTorch中的YOLOv5> ONNX> RKNN](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42116847/18557073)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [yolov5 pt 模型 导出 onnx](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/125597564)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [yolov5 pt文件转换为onnx格式](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_46504385/article/details/130088774)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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