二、YOLOv5导出onnx 导出onnx时同样使用上面的代码,但是如果不做更改的话,显示如下图: 根据说明,找到问题所在为hardswish不支持导出onnx,找到hardswitch在common.py里的Conv模块内,因此我们重写hardswish函数: classConv(nn.Module):# Standard convolutiondef__init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g...
pip install onnxruntime接下来,你需要将 Yolov5 模型转换为 ONNX 模型。以下是一个示例命令:python -m torch.onnx.export your_model.pt your_model.onnx这个命令会将名为 your_model.pt 的PyTorch 模型转换为名为 your_model.onnx 的ONNX 模型。你可以根据需要调整这些参数。 使用ONNX Runtime 的 Python...
下面的命令把预训练的 YOLOV5s 模型导出为 ONNX 格式。yolov5s 是小模型,是可用的模型里面第二小的。其它选项是 yolov5n ,yolov5m,yolov5l,yolov5x ,以及他们的 P6 对应项比如 yolov5s6 ,或者你自定义的模型,即 runs/exp/weights/best 。有关可用模型的更多信息,可以参考我们的README python expor...
3.模型推理 在这里插入图片描述 3.1 infer # coding:gbk# coding:utf-8importcv2.cv2ascv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutils.generalimportnon_max_suppressionimportpandasaspdclassYOLOV5_ONNX(object):def__init__(self,onnx_path):'''初始化onnx'''self...
首先,我们需要加载预训练的YOLOv5模型。可以从YOLOv5 GitHub仓库中找到预训练的模型权重。 importtorchfromtorchvision.modelsimportyolov5# 加载预训练的YOLOv5模型model=yolov5(pretrained=True) 1. 2. 3. 4. 5. 将模型转换为ONNX格式 接下来,我们将加载的模型转换为ONNX格式。首先,我们需要创建一个包含模型输入...
在使用基于yolov5和yolov7直接导出关键点模型对应的onnx模型时会报如下图所示的警告: 图一 从图一的警告信息中可以看到,该警告是由Slice算子导致的,其对应的代码如下: 图二 图二中的代码通过切片操作完成对关键点坐标的还原 2、消除警告 无视上述警告,导出来的onnx模型也能完成正确的onnxruntime推理。不过yolo...
yolov5模型转onnx python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx onnx模型推理(在原文的基础上修改了一些内容) #encoding=gbkimport os import cv2 import numpy as np import onnxruntime import timeCLASSES=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat...
1、首先部署好yolov5的环境,保证可以运行detect.py进行检测,将自己训练好的pt模型放到weights目录下,我这里命名是best.pt。 2、pip install onnx安装好onnx库 3、输入下面命令导出模型(后面的weights、img和batch参数可以不加,设置下默认参数即可) python models/export.py --weights ./weights/best.pt --img640...
我部署了Samples/YOLOV5USBCamera/python这个例程(https://gitee.com/ascend/EdgeAndRobotics/tree/master/Samples/YOLOV5USBCamera/python),使用官方提供的onnx模型转换om文件后能够正常推理,但是我尝试使用自己转换的onnx转换om文件虽然没有报错,转换命令是: ...