yolov5 export.py 导出onnx模型

### 使用 `export.py` 脚本从 YOLOv5 导出 ONNX 模型 要将 YOLOv5 的 `.pt` 格式模型导出为 ONNX 格式的模型文件,可以按照以下方法操作: #### 准备工作 确保已安装必要的依赖项以及 PyTorch 和其他工具包。如果尚未完成环境搭建,请参考相关文档[^2]。 #### 命令行调用方式 运行 `export.py` 脚本来执行模型转换。以下是具体命令示例: ```bash python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx ``` 上述命令会基于预定义的权重文件 (`yolov5s.pt`) 将其转换为目标格式之一 (此处为 ONNX)[^1]。 #### 参数说明 - **--weights**: 输入的 `.pt` 权重路径。 - **--imgsz**: 图像尺寸,默认情况下可能设置为 `[640, 640]` 或者自定义大小(例如:`--imgsz 320` 表示输入图像分辨率调整至 320×320)。这会影响最终生成的 ONNX 模型支持的输入张量形状。 - **--opset**: 设置目标 opset 版本号用于兼容不同框架版本;默认值通常是最新稳定版如 v12。可以通过指定参数覆盖它,比如 `--opset 11`。 #### 验证导出后的ONNX模型 为了确认成功创建了一个有效的 ONNX 文件,可利用如下代码加载并验证该新产生的文件是否正常运作: ```python import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession('path/to/yolov5s.onnx') input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [o.name for o in session.get_outputs()] print(f'Input Name: {input_name}, Output Names: {output_names}') ``` 通过以上步骤即可顺利完成由 PyTorch 到 ONNX 的迁移过程,并为进一步部署到各种硬件平台做好准备。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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