Yolov5转onnx 的要求
时间: 2023-06-16 15:04:22 浏览: 116
在将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式之前,您需要满足以下要求:
1. 安装 PyTorch 和 ONNX 的 Python 包。
2. 下载 YOLOv5 模型权重文件和模型定义文件。
3. 安装 OpenCV 用于图像处理。
4. 准备输入图像,确保大小和颜色空间与模型定义文件中一致。
5. 确保您的计算机系统具有足够的内存和计算资源来完成模型转换过程。
6. 确保您的输入图像没有缺失或损坏的部分,以确保模型能够准确地识别目标。
7. 可选的,您可以使用ONNX Runtime 来运行和测试转换后的模型。
希望这些信息能够帮助您成功地将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式!
相关问题
yolov5转换onnx
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一个基于PyTorch的实时物体检测模型,而ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种跨平台的模型格式,用于交换深度学习模型。将YOLOv5模型转换成ONNX格式的过程,通常是为了使得该模型能够在多种支持ONNX的工具和平台上部署,例如TensorRT、Docker等。
以下是将YOLOv5模型转换为ONNX的一般步骤:
1. **安装必要的库**:首先需要安装`torch`, `onnx`, 和`onnxruntime`等库。可以在命令行中运行相应的安装命令。
2. **加载模型**:从YOLOv5的GitHub仓库下载预训练的模型权重,并在Python脚本中加载模型。
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
```
3. **验证模型**:确保模型在PyTorch上运行正常。
4. **导出为ONNX**:使用`torch.onnx.export`函数将模型转换为ONNX格式,提供输入张量的形状信息以及是否包含量化参数等选项。
```python
input_size = model.input_shape[2:] # 获取模型所需的输入尺寸
torch.onnx.export(model, # 输入模型
torch.zeros(1, *input_size), # 输入示例
"yolov5s.onnx", # 输出文件名
export_params=True, # 是否保存模型参数
opset_version=11, # ONNX版本
do_constant_folding=True, # 是否进行常量折叠优化
input_names=['images'], # 模型输入名称
output_names=['outputs']) # 模型输出名称
```
5. **验证转换后的模型**:使用`onnx.checker.check_model`检查转换是否成功,确认模型结构无误。
完成以上步骤后,你就有了一个名为`yolov5s.onnx`的ONNX文件,可以在其他支持ONNX的环境中运行了。
yolov5 转onnx
### 将YOLOv5模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以利用官方提供的工具和方法来完成这一过程。具体来说,在环境准备完毕之后,能够通过特定命令实现从`.pt`到`.onnx`的转换[^2]。
#### 方法一:使用内置脚本进行转换
对于YOLOv5版本而言,可以直接调用项目内建的导出功能来进行格式转变。这通常涉及到编辑或运行位于源码目录下的`export.py`文件,因为该文件中包含了必要的逻辑用于处理不同目标平台间的兼容性问题以及参数调整[^4]。
```bash
python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include onnx
```
上述命令会基于指定权重(`yolov5s.pt`)、输入图像尺寸(640x640)及批次大小执行转换操作,并最终产出对应的ONNX文件。
#### 方法二:手动编写Python代码片段
另一种方式则是借助于PyTorch自带的功能配合一些辅助函数来自定义整个流程:
```python
import torch.onnx as onnx
from models.experimental import attempt_load
def convert_to_onnx(weight_path, output_name='model.onnx', img_size=640):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
# 加载预训练模型
model = attempt_load(weights=weight_path, map_location=device)
# 设置模型评估模式
model.eval()
# 创建虚拟输入张量
dummy_input = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), dtype=torch.float).to(device)
# 导出至ONNX
input_names = ["input"]
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
with torch.no_grad():
onnx.export(
model,
dummy_input,
output_name,
verbose=False,
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=input_names,
output_names=output_names,
dynamic_axes=dynamic_axes
)
convert_to_onnx('path/to/your/yolov5_model.pt')
```
这段代码展示了如何创建一个简单的函数来自动化这个转换的过程,其中也考虑到了动态批量的支持以便更好地适应不同的应用场景需求。
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