export.py

OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5（C++）全过程含代码

跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包：openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型。
o0Orange·2024-02-14 16:53

yolov5 torch转tensorrt详解【推荐】

转化函数#可以在https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/export.py里面找到defexport_engine(model,im,file
Teng-Sun·2024-02-09 07:36

yolov5 OpenCV DNN c++ 部署

一、转onnx格式yolov5-6.2版本可以用export.py导出onnx格式的模型:pythonexport.py--weightsyolov5n.ptyolov5n.onnxyolov5n.pt
爱钓鱼的歪猴·2024-01-23 04:17

模型实战（10）之win10下tensorRT部署yolov5算法

yolov5的众多版本，目前有几种部署方法：1.tensorrtx:大神针对众多网络模型（包含yolov5众多版本）开源的一个转换工具，部署方式为：.onnx->.wts->.engine2.yolov5官方export.py
明月醉窗台·2023-12-16 02:07

yolov5-cls部署之onnx导出

其中输出两种形式：形式（1）：导出带softmax映射到概率的形式（2）：导出不带softmax的，这个也是官方默认的方式一、动态导出我们先看下如何得到我们想要的仅有动态batch的导出,在export.py
曙光_deeplove·2023-12-06 03:21

将pt文件转换成onnx文件

将pt文件转换成onnx文件打开yolov5自带的export.py文件更改weights信息更改完成后在终端输入pythonexport.py--includetorchscriptonnx如此即可实现
如果能为勤奋颁奖·2023-12-06 02:19

YOLOV5（二）：将pt转为onnx模型并用opencv部署

将模型转为onnx、RT等用于部署yolov5s6.0自带export.py程序可将.pt转为.onnx等，只需配置需要的环境即可。
君_King·2023-12-06 02:19

onnx快速部署YOLO模型

不会的小伙伴可以参考yolov5的官方文档，使用yolov5官方的export.py脚本进行转换，或者参考一些博客链接，这里不做详细解析。 
鲸可落·2023-11-30 15:29

YOLOV5-LITE实时目标检测（onnxruntime部署+opencv获取摄像头+NCNN部署）python版本和C++版本

1.训练好的pt模型转换为onnx格式使用yolov5-lite自带的export.py导出onnx格式，图像大小设置320，batch1之后可以使用onnxsim对模型进一步简化onnxsim参考链接
想写C++的AI初学者·2023-11-22 13:06

pt权重转onnx记录

方法:1.一般YOLO会自带一个权重pt转onnx模型的代码export.py2.打开export.py，我们运行该文件可以通过命令行运行，对照修改argument参数即可3.运行命令行如下：python
WakingStone·2023-11-21 11:11

yolov5 v7.0转ncnn时问题解决

yolov5v7.0转ncnn时遇到很多问题，ncnn版本20231027以下仅做记录：1.通过官方代码，export.py转onnx，指定–dynamic--simplify参数2.编译并安装ncnn
minjialong·2023-11-01 19:43

关于将yolov5导入matlab报错的问题

onnx格式时导入matlab时，使用importONNXFunction函数导入时，发生报错，报错如下：ONNXoperatorset17isnotsupported解决办法：打开在yolov5文件中的export.py
nknk_abc·2023-10-26 16:18

yolov5转onnx：Unsupported ONNX opset version: 17

遇到的问题是无法将yolo训练的pt通过export.py转换成为onnx文件，报错出现的是：exportfailure❌0.1s:UnsupportedONNXopsetversion:17解决方案1
在做梦的摸鱼大马猴·2023-10-26 16:47

Netron【.pt转.onnx模型展示】

这是直接pipinstallonnx后转onnx报的错：很显然是版本问题导致的，so:将export.py的脚本拉到最下面的parse_opt函数，把“17”改为“12”：改他：改完之后再运行这行代码：
每天都是被迫学习·2023-10-25 07:30

英伟达Tensorrt开发·yolov8

新建export.py文件#encoding:utf-8fromultralyticsimportYOLOimportonnximportargp
烂笔头·张·2023-10-21 01:14

yolov5 + openvino + c++测试

我拉取的是：2023-10-0321:46dd9e3382c9af9697fb071d26f1fd1698e9be3e04在export.py代码中把default中加个'openvino'就可以了parser.add_argument
写代码_不错哦·2023-10-17 12:37

yolov5模型转换

想着也自己操作一遍，可是实际操作却遇到了问题，这里做下记录方便后续可能用到安装onnx，转的时候提示出错ONNX:exportfailure0.1s:UnsupportedONNXopsetversion:17修改export.py
iot-lorawan·2023-10-12 14:14

Yolov5-v5.0 导出onnx推理结果完全错误

最近使用yolov5-v5.0时，用官方提供的yolov5s.pt权重文件并利用export.py文件导出onnx模型时，虽然能够导出onnx模型但其onnx模型经实测输出是错误的，网上没搜到解决方案，
萝卜丝菲特·2023-10-10 20:24

Linux|软件安装包deb打包

程序及导出依赖库lib文章目录导出可执行程序依赖库安装打包工具创建工作目录设定安装的路径编写控制文件使用dpkg命令构建deb包安装deb包卸载deb包导出可执行程序依赖库在.out文件所在目录下创建export.py
奇树谦·2023-10-10 19:26

基于yolov5的onnx精度测试[附代码]

大多是将torch转为onnx格式进行使用.但在部署之前需要对转的onnx模型进行精度上的测试,看看和torch下的精度是否一致,如果不一致或差距较大还需要进一步的调整.导出为onnx格式在yolov5/export.py
爱吃肉的鹏·2023-10-09 12:39

Debug result = unpickler.load() ModuleNotFoundError: No module named ‘models‘

name='NVIDIAGeForceRTX3080',total_memory=10017MB)FindPytorchweightTraceback(mostrecentcalllast):File"export.py
四平先森·2023-09-16 22:07

yolov5手机版移植

感谢阅读运行export.py然后百度一个onnx转化工具下载yolov5移动版文件和ncnn修改代码CMakeLists.txt修改修改param的参数!
GodGump·2023-09-11 14:17

deepsort使用ONNX模型进行加速

导出Onnx模型我们主要是对yolov5的推理进行改进，我们使用yolov5自带的export.py文件对模型进行导出参见yolov5官网（6.0版本之后才有）pythonexport.py--weightsyolov5s.pt
书中藏着宇宙·2023-09-11 14:15

yolov5使用官方提供的export.py导出模型报错问题

1、TorchScript:exportfailure:save():incompatiblefunctionarguments.Thefollowingargumenttypesaresupported:(self:torch._C.ScriptModule,filename:str,_extra_files:Dict[str,str]={})->None解决办法：在export_torchsc
athrunsunny·2023-08-30 21:15

用YOLOv5代码训练模型并部署到Android客户端

nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice（2）在vscode上使用tensorboard将YOLOv5训练得到的模型部署到Android客户端：配置好环境，使用如下命令，运行train.py文件得到“.pt”模型使用export.py
ShmilySiu·2023-08-29 07:30

windows下基于libtorch的yolov5 6.0的c++部署

本文根据较新的yolov5的6.0版本，利用其自带的export.py将已经训练好的权重文件通过libtorch进行部署推理，基本的环境软件版本如下：windows7或windows10pytorch1.10.2
zhuyue14·2023-07-31 16:05

关于解决“no module named ‘onnx.onnx_cpp2py_export”，以及pycharm终端python版本与解释器版本不匹配，终端pip后安装不到解释器所在目录的问题

前言本人用python比较少，本次是在使用export.py将yolov5训练好的模型转换成onnx格式的时候遇到的一些问题以及解决方式。
郝球·2023-07-31 10:54

onnx精度验证

一、yolov5-v6.1onnx模型转换1、export.py参数设置：data、weights、device(cpu)、dynamic(triton需要转成动态的)、include建议先转fp32，
xiaoxiannvyi·2023-07-22 13:16

使用trtexec工具多batch推理tensorrt模型(trt模型)

文章目录零、pt转onnx模型一、onnx转trt模型二、推理trt模型零、pt转onnx模型参考：https://github.com/ultralytics/yolov5用根目录下的export.py
Thomas_Cai·2023-07-15 21:00

关于如何将pt 模型转成其他部署格式

onnxncnncaffemodelwk格式tensorrt格式类型模型训练完需要部署，通常需要转换成其他格式，常用的格式有onnxwkncnncaffemodeltensorrt分别讲解下如何转换格式onnx这个比较简单，直接用自带的export.py
东哥爱编程·2023-06-18 09:32

yolov5量化部署（基于openvino和tensorrt）

github.com/ultralytics/yolov5.gitpipinstall-rrequirements.txt&&pipinstallopenvinoopenvino-dev然后，通过YOLOv5提供的export.py
给算法爸爸上香·2023-06-16 07:58

yolov5 6.1 关于 tensorrt 加速的使用以及问题说明

文章目录1.参考连接2.使用说明2.1导出加速模型2.1使用加速模型2.2加速参数对比3.问题说明3.1在Tensorrt8.4.1.5版本上使用export.py导出失败的问题3.2把模型文件由best.pt
Jerry.yl·2023-06-14 07:39

yolov5 6.1 关于 tensorrt 加速的使用以及问题说明

文章目录1.参考连接2.使用说明2.1导出加速模型2.1使用加速模型2.2加速参数对比3.问题说明3.1在Tensorrt8.4.1.5版本上使用export.py导出失败的问题3.2把模型文件由best.pt
Jerry.yl·2023-06-13 16:58

yolov5模型生成onnx转ncnn---Windows方式（深度学习yolov5-篇三）

一.模型.pt文件生成onnx打开models文件夹下有一个export.py文件，打开这个修改配置参数修改weights里边的权重文件路径，我这里使用了自己训练的一个模型文件（注意：如果是自己训练的模
x97666·2023-04-20 08:44

yolov5s模型转caffe

ultralytics/yolov5·GitHub每个版本对应的Assets下有相应的下载链接2.onnx模型导出目前我使用的源码为2023年4月6日的master版本，应该对应v7.1或者v8.0版本主要调用export.py
慕思侣·2023-04-19 14:01

yolov5 pt文件转换为onnx格式

安装依赖库pipinstallonnxcoremltoolsonnx-simplifier修改export.py的代码①处改成数据源.yaml的路径②处改成模型的权重文件里的.pt的路径pythonexport.py
galaxxxy·2023-04-12 03:02

windows环境下yolov5使用tensorrt加速，生成engine文件

yolov5自带了export.py文件，用于将pt格式的权重文件转化为其他格式，其中包括'torchscript,onnx,openvino,engine,coreml,saved_model,pb,
chaohui_chen1024·2023-04-07 07:45

【jetson nano】jetson nano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型

python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py
路曦·2023-04-06 17:30

C#部署Yolov5步骤

Yolov51.导出ONNX模型2.C#调用yolo的1.下载C#运行YOLOv5的代码2.安装程序包3.修改YoloCocoP6Model中的参数3.C#使用ONNX模型1.导出ONNX模型通过yolov5中的export.py
xuehao555·2023-03-29 03:49

yolov7-opencv

WongKinYiu/yolov7/issues/49python-opencv调用示例yolov7地址https://github.com/WongKinYiu/yolov7onnx导出#这里直接用的main分支的export.py
寒山远·2023-02-07 13:48

yolov5-v7.0分类&检测&分割C++部署

首先按yolov5-v7.0的github官方教程把pt权重文件通过export.py转为onnx文件：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag
给算法爸爸上香·2023-02-06 08:20

Netron

可使用YOLOV5代码中models/export.py脚本将pt权重文件转换为onnx格式，再用netron工具打开，就可以看YOLOV5网络的整体架构。
HelloSam·2023-02-06 08:14

pt转blob

yolo系列训练出来的模型为.pt格式文件1.pt转onnx通过export.py文件将pt文件转为onnx文件export.py文件使用yolov5项目中提供的文件即可文件下载地址：https://github.com
SYC_MORE·2023-02-04 11:40

ONNX: export failure: Unsupported ONNX opset version: 13

如果将参数--opset修改为12的话，还是报ONNX:exportfailure:UnsupportedONNXopsetversion:13，那么可以在export.py文件大概121行当中将opset_version
Wang_xPP·2023-02-03 22:45

pytorch模型转ncnn

一.模型转换流程：.pt->.onnx->onnxsim.onnx->.param,.bin1.exportonnx参考export.py,建议使用默认的输入输出节点名（数字），否则后续ncnn推理可能遇到问题
cnnmena·2023-01-31 07:40

VS2019+opencv调用训练好的YOLOv5模型（4）

一、export.py的参数修改在models中找到export.py文件修改第24行的权重默认路径配置时需要加绝对路径否则不成功然后根据之前的博客导出ONNX文件在调用就可以了。
Hang-On·2023-01-29 11:23

如何处理yolov5模型在推理阶段出现 assert(engine-＞getNbBindings() == 2

按照正常流程，大家在官方yolov5训练结束后，在官方export.py导出onnx，然后将onnx->转换为trt，部署上来后，估计出现的就是上面的问题。
泰勒朗斯·2023-01-21 21:30

yolo模型转换：pytorch -＞ onnx -＞ caffe

第一步：pytorch转onnx（pytorch版，yolov3-9.0开始提供脚本export.py）（1）设置onnx算子版本（按需）修改代码：torch.onnx.export(model,img
一洛玉壶冰·2023-01-16 16:55

ModuleNotFoundError: No module named ‘_bz2‘

_bz2'这样问题，比如说yolov5第六版的export脚本所需的pandas包就需要bzip2的支持，可能会报下面这样的错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"export.py
Arnold-FY-Chen·2023-01-13 23:19

yolov5导出openvino模型

首先编辑一下export.py文件中的一些参数，opset的值设为10defparse_opt():parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument
athrunsunny·2023-01-13 12:33
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