yolov5 onnx detect

### 使用YOLOv5与ONNX进行目标检测 为了使用YOLOv5模型并将其转换为ONNX格式以便于跨平台部署，可以遵循一系列操作流程来完成这一过程。以下是具体方法： #### 将YOLOv5导出至ONNX格式 首先，在Python环境中安装必要的库，如`torch`, `onnx`, 和 `onnxruntime`. 接着加载预训练好的YOLOv5权重文件，并通过官方提供的脚本将此模型导出成ONNX格式。 ```bash pip install torch onnx onnxruntime opencv-python-headless ``` 接着执行如下命令以导出模型: ```python from models.experimental import attempt_load import torch.onnx as onnx_utils weights_path = "path/to/yolov5s.pt" model = attempt_load(weights_path, device='cpu') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) output_onnx = 'yolov5s.onnx' input_names = ["image"] output_names = ['num_detections', 'boxes', 'scores', 'classes'] dynamic_axes = {'image': {0: 'batch_size'}, 'num_detections' : {0: 'batch_size'}, 'boxes' : {0: 'batch_size'}, 'scores' : {0: 'batch_size'}, 'classes' : {0: 'batch_size'}} torch.onnx.export(model, dummy_input, output_onnx, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes, opset_version=12) ``` 这段代码会创建一个名为`yolov5s.onnx`的新文件，该文件即为所需的ONNX版本的YOLOv5模型[^1]. #### 加载ONNX模型并运行推理 一旦拥有了ONNX格式的YOLOv5模型，则可以在任何支持ONNX Runtime的平台上轻松地加载它来进行推断工作。下面是一个简单的例子展示如何利用Python中的ONNX Runtime来做对象识别任务。 ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort def preprocess(image): img = cv2.resize(image, (640, 640)) img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC -> CHW img = np.expand_dims(img, axis=0).astype(np.float32)/255. return img ort_session = ort.InferenceSession("yolov5s.onnx") img = cv2.imread('test.jpg') processed_img = preprocess(img) outputs = ort_session.run(None, {"image": processed_img}) print(outputs) ``` 上述代码片段展示了怎样读取图像数据、对其进行预处理以及调用ONNX Runtime session去获取最终的结果输出。注意这里假设输入图片尺寸已经被调整到了适合YOLOv5的要求（通常是640x640），并且颜色通道顺序也已经从HWC变更为CHW形式[^2].