yolov11结果转onnx

### 将 YOLOv11 模型转换为 ONNX 格式 尽管当前没有直接提及 YOLOv11 的具体转换方法，但从已有的资料来看，可以推测其流程类似于其他版本的 YOLO 模型转换方式。以下是详细的说明： #### 已知信息 - 对于 YOLOv5 和 YOLOv8，官方提供了便捷的方法用于将模型从 PyTorch 转换为 ONNX 格式[^1][^3]。 - 使用命令行工具可以直接完成这一操作，例如 `yolo export` 命令支持指定输入模型路径以及目标格式（如 ONNX）。 由于未提供关于 YOLOv11 的特定文档或指南，可尝试采用类似的逻辑进行处理。如果存在官方支持，则可能遵循如下通用模式： ```bash yolo export model=<path_to_your_model> format=onnx ``` 其中 `<path_to_your_model>` 应替换为您实际保存的 `.pt` 文件路径。 #### 如果无官方支持的情况下的解决方案 当缺乏针对 YOLOv11 特定的支持时，您可以手动实现导出功能。此过程通常涉及以下几个方面： 1. **加载预训练模型** 需要先通过 PyTorch 加载您的 YOLOv11 模型权重并实例化网络结构。 2. **定义动态轴（Dynamic Axes）** 导出过程中需明确输入张量形状及其对应的动态维度设置以便适配不同大小的数据流。 3. **调用 torch.onnx.export 方法** 利用该函数执行最终转化工作。 下面展示一段示例代码片段以帮助理解上述概念: ```python import torch from models.yolov11 import Model # 替换为对应模块导入语句 # 初始化设备与模型对象 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_path = './weights/yolov11_best.pt' ckpt = torch.load(model_path, map_location=device) model = Model(cfg=ckpt['cfg']).to(device).eval() if ckpt.get('ema'): model.load_state_dict(ckpt['ema'].state_dict()) else: model.load_state_dict(ckpt['model']) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640, device=device) output_file = "./converted_models/yolov11_onnx.onnx" dynamic_axes = { "input": {0: "batch", 2: "height", 3: "width"}, "output": {0: "batch"} } torch.onnx.export( model, dummy_input, output_file, input_names=['input'], output_names=['output'], opset_version=12, dynamic_axes=dynamic_axes ) print(f"Model has been successfully exported to {output_file}.") ``` 以上脚本假定了某些条件成立，比如能够正常访问到正确的配置文件 (`cfg`) 并成功解析它；另外还设置了 OPSET version 参数值设为了 12 ，这通常是推荐使用的较新标准之一[^2]。 #### 注意事项 - 动态尺寸的选择取决于应用场景需求，在一些情况下固定分辨率可能是更优选项。 - 确认所选框架版本完全匹配预期行为非常重要，因为 API 可能在更新迭代间有所改变。