pycharm里将.pt文件格式转化成onnx文件

已于 2024-09-13 16:47:24 修改
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文章标签： 人工智能 深度学习 yolov5
于 2024-09-13 13:37:32 首次发布
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进行yolov5自定义模型训练后，形成.Pt文件，要想在rk3588开发板上部署yolov5的训练模型，需要将.pt文件先转化成onnx模型，最后再转成rknn完成部署

一、.pt文件转onnx文件

在配置好的环境中，在项目路径下输入: 

python export.py --weights runs/train/exp18/weights/best.pt --img-size 640 --batch-size 1（注意：一定是在你训练成功的环境，不放心就用prompt）

其中weights后面是你训练得到的best.pt文件的路径

转化完成后即可得到.onnx文件

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本文详细介绍了从YOLOv5模型训练到在树莓派4上测试的完整流程。首先，通过Anaconda和PyCharm配置环境，并准备数据集进行YOLOv5模型训练。接着，使用export.py脚本将训练好的.pt模型转换为.onnx格式。然后，安装OpenVINO库及其开发工具，利用模型优化器将.onnx模型转换为适用于OpenVINO的.bin和.xml格式。最后，计划在树莓派4上进行模型测试。整个过程涵盖了环境搭建、模型训练、格式转换及部署测试，为YOLOv5模型的开发和应用提供了全面的指导。
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05-29 2001
运行export把pt转成onnx之前先做一下修改：data是训练.pt文件时的yaml文件，weights是需要转成onnx模型的pt模型的路径，batch-size改成1，想用cpu运行device就改成cpu，想用gpu运行就改成0，include就写onnx。直接在detect.py运行onnx模型：weights中放入onnx模型路径，如果想检测图片就在source放入图片路径，要检测摄像头就设置为0，data是训练.pt文件时的yaml文件。
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