yolov5 pt 模型 导出 onnx
在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py进行导出 onnx导出流程在 export.py 设置模型和数据源的yaml在官方的文档中 说明了可以导出的具体的类型。在添加导出的类型, 不同的 类型的 环境要求不一样,建议虚拟环境,比如onnx 和 openvino的numpy 版本要求不一只,一个要求高配,一个要求低配如何测试和验证推理在模型导出的中onnx 和 openvi
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在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py 进行导出 onnx
导出流程
在 export.py 设置模型和数据源的yaml
在官方的文档中 说明了可以导出的具体的类型。
在 --include
添加导出的类型, 不同的 类型的 环境要求不一样,建议虚拟环境,比如onnx 和 openvino 的numpy 版本要求不一只,一个要求高配,一个要求低配
python export.py --include torchscript onnx
如何测试和验证推理
python detect.py --weights yolov5s.onnx --dnn # detect
python val.py --weights yolov5s.onnx --dnn # validate
在模型导出的中
onnx 和 openvino 不需要GPU进行推理,但是tensorRT 需要 GPU 进行推理
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