YOLOv5模型导出与ONNX转换实战教程

YOLOv5模型导出与ONNX转换实战教程

本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何将YOLOv5模型导出为ONNX等格式，结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖导出原理、命令详解、源码解读、推理加速、REST API部署、常见问题与实用技巧。
完整代码见文末

---

1. 导出原理与多格式支持

模型导出是将PyTorch训练好的YOLOv5模型转换为其他推理引擎（如ONNX、TensorRT、OpenVINO等）可用的格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）是主流的跨平台深度学习模型交换格式，支持多种硬件和推理框架。

YOLOv5的export.py支持导出：

• PyTorch原生（.pt）
• TorchScript（.torchscript）
• ONNX（.onnx）
• OpenVINO、TensorRT、CoreML、TensorFlow、TFLite、TF.js等

导出ONNX模型后，可在DeepSparse、ONNX Runtime、OpenVINO等高效推理引擎中部署，实现极致的推理加速。

---

2. ONNX导出命令与参数详解

以YO