yolov5 onnxruntime部署
时间: 2025-02-21 13:27:31 浏览: 47
### 使用 ONNX Runtime 部署 YOLOv5 模型
#### 准备环境
为了成功部署YOLOv5模型,在Windows 10环境下需安装特定版本的库,如OpenCV 4.2.0、YOLOv5 6.2以及ONNX Runtime 1.11.1。确保Python环境中已正确配置这些依赖项[^1]。
#### 安装必要的软件包
对于GPU支持下的ONNX Runtime安装,可以采用如下命令来下载并安装对应的`.whl`文件:
```bash
pip install onnxruntime_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
```
注意此轮子文件适用于Linux AArch64架构;针对不同操作系统和硬件平台应当寻找匹配的版本[^2]。
#### 将YOLOv5转换为ONNX格式
要使YOLOv5能够在ONNX Runtime上运行,首先需要将其PyTorch模型导出成ONNX格式。这一步骤通常通过调用PyTorch内置函数完成,并指定输入张量形状和其他参数以适应目标框架的要求。
#### 编写推理代码
一旦拥有兼容的ONNX模型文件后,就可以编写Python脚本来加载该模型并通过ONNX Runtime执行预测操作。下面是一个简单的例子展示如何实现这一点:
```python
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort
def preprocess(image_path, input_size=(640, 640)):
img = cv2.imread(image_path)
img_resized = cv2.resize(img, dsize=input_size)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(
img_resized,
scalefactor=1/255.,
size=input_size,
swapRB=True,
crop=False
)
return blob
def postprocess(outputs, conf_threshold=0.25):
# 假设outputs已经包含了边界框坐标、类别分数等信息
pass # 这里省略具体处理逻辑
if __name__ == "__main__":
model_path = "path/to/yolov5.onnx"
session = ort.InferenceSession(model_path)
image_blob = preprocess("test.jpg")
inputs = {session.get_inputs()[0].name: image_blob}
outputs = session.run(None, inputs)[0]
detections = postprocess(outputs)
```
上述代码片段展示了基本的工作流程:图像预处理->模型推断->结果后处理。实际应用中可能还需要考虑更多细节,比如多线程优化、性能调整等方面的内容。
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