export.py

yolov5导出onnx失败

最近看yolov5更新了代码，支持导出的模型增加了不少，clone了最新的代码，但是遇到了onnx模型导出失败的问题最新的代码是v6.1的：导出模型时提示：然后就没了下文，直接退出了，使用旧版的export.py
athrunsunny·2023-01-12 15:41

Windows 下通过Libtorch_CPU部署 yolo v5-6.0

一、模型训练参考这篇文章http://t.csdn.cn/2kLAD二、模型导出对于训练好的模型，yolov5官方提供了export.py这样一个代码用于将.pt文件导出为
召雍·2023-01-07 21:59

YOLOv5-6.2版本代码Project逐文件详解

val.py在自定义数据集上验证经过训练的YOLOv5模型精度export.py将YOLOv5
谛听misa·2023-01-05 12:52

关于paddlepaddle使用推理模式时CUDA error:out of memory错误的解决办法

在paddlepaddle的export.py导出的模型（也就是生成__model__,params,deploy.yaml三个文件），运行时报错OutofmemoryerroronGPU0.Cannotallocate32.959229MBmemoryonGPU0
会发paper的学渣·2022-12-31 17:17

模型实战（4）之Win10下VS2019+opencv部署yolov5实现目标检测

语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括：1.python环境下通过export.py
明月醉窗台·2022-12-30 09:06

tensorRT部署实战——yolov5

1.首先是动态维度，前面说过通常只设定batch为动态维度，因此找到yolov5官方的onnx转化代码export.py，找到torch.onnx.export函数，进行修改。torch.onnx.e
cxb1998·2022-12-28 13:23

yolov5训练的模型移植rt-thread并测试

进入yolov5项目文件夹下，运行export.py文件。
这名字海星·2022-12-26 03:27

怎样将YOLOv5部署到移动端 报错：name ‘SPPF‘ is not defined

问题描述：ultralytics发布的yolov56.0版本中已经加入了export.py文件可以将训练好的模型.pt转换为.tflite格式的轻量化模型部署在Android端，但是注意6.0版本当前代码只能转换
qq_41799012·2022-12-24 09:14

yolov7 使用c++推理onnx模型cpu,gpu均可（附代码）

最后还是用yolov7官方的export.py导出得到一个onnx文件。文章下面我会附上数据集，需要自提。要点：yolov7环境搭建，模型的训练以及导出模型。代码的编写已经文件的使用。
13059l·2022-12-20 14:36

两百行C++代码实现yolov5人形运动检测

实现思路即目标检测+静止抑制，具体步骤如下：（1）训练yolov5模型，这里就没有自己训练了，直接使用官方的开源模型yolov5s.pt；（2）运行yolov5工程下面的export.py，将pt模型转成
给算法爸爸上香·2022-12-19 07:00

YOLO V5 ONNX模型在C# 中部署

pwd=yzj9提取码：yzj9一YOLO导出ONNX模型在export.py中修改参数（如下图），运行导出ONNX二Yolov5Net.Scorer.dll文件设置及编译C#ONNX模型推理dll库：
Aron Du·2022-12-18 10:36

yolov5移动端部署（pytorch转ncnn）——待更新

一、模型转换best.pt转onnxonnx转ncnn一、pytorch->onnx1、打开yolov5/models/export.py，修改路径#模型转换!
也许不错·2022-12-15 06:29

基于jetson nano和yolov5 的车行人检测（二）

接着上篇~~3：准备使用tensorrt加速模型，onnx-tensortrt将yolov5生成pt文件先转成onnx文件，这个直接使用yolov5源码里的model/export.py转就成不难。
ggbond33·2022-12-14 18:48

yolov5 转 onnx 模型focus哪去了

yolov5的export.py可以直接把pt转成onnx，用netron查看，奇怪，没有focus层！查看原始的yolov5s.pt，是有focus层的。然道，yolov5的focus层有开关？
sandieago·2022-12-14 08:55

两百行C++代码实现yolov5车辆计数部署（通俗易懂版）

实现流程：（1）训练yolov5模型，这里就没有自己训练了，直接使用官方的开源模型yolov5s.pt；（2）运行yolov5工程下面的export.py，将pt模型转成onnx模
给算法爸爸上香·2022-12-12 11:38

yolov5m.pt triton部署

1.创建tritondocker镜像dockerpullnvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py32.将yolov5m转为onnxA.下载yolov5官方代码B.在运行export.py
今天不标数据的小wu·2022-12-11 11:57

yolov5 pt权重文件转为ncnn格式

利用yolov5自带的export.py文件将pt文件转为onnxpythonmodels/export.py--weights*******代表要转换的权重路径之后会得到转换成功的onnx文件之后需要对
weixin_45865900·2022-12-10 17:56

【Pytorch】netron可视化——靠谱的使用方法

最近又遇到了一些问题，在可视化yolov5结构的时候，使用官方自带的export.py导出的结构图跟设计的有些出入，使用的是torch.onnx.export方法，将模型导出为onnx格式，再使用Netron
晴明大大·2022-12-09 08:25

yolov7的export.py转换时显存报错 If reserved memory is ＞＞ allocated memory try setting max_split_size_mb to a

报错内容：exportfailure:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity;2.45GiBalreadyallocated;0bytesfree;2.54GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax
迁 凉·2022-12-08 07:17

基于snpe-1.60.0_3313在骁龙865的开发板上测试yolov5（6.1）

版本的代码以及模型（以下以yolov5n进行文档编写）https://github.com/ultralytics/yolov5/releases根据requirements.txt配置环境，配置完成后，调用export.py
lindsayshuo·2022-12-06 13:39

YOLOv5导出onnx遇到的坑

1、运行export.py时报错‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor’解决办法：找到Upsampling.py文件（我的文件在这个路径下找到的
weixin_44834086·2022-12-02 07:02

yolov7模型部署——环境搭建(python 导出onnx模型，c# OnnxRunTime-GPU版调用) 踩坑记录

\export.py导出onnx模块yolov7提供了简单的点对点预测，不需要再重新写NMS，非常方便，于是当然采用--end2end方法啦，命令如下图：运行时发现没装onnx,那就安装好了1.2安装onnxcondainstall-cconda-forgeonnx
boligongzhu·2022-11-24 09:39

win10+python环境yolov5s预训练模型转onnx然后用openvino生成推理加速模型并测试推理

商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处目录准备pytorch版本的yolo环境安装OpenVINO下载yolov5s模型然后转ONNX用yolo提供的现成的脚本(根目录下)的export.pyyolo.py和export.py
RayChiu_Labloy·2022-11-24 09:33

openvino推理yolov5,onnx和IR和pytorch对比

1.9.0onnxruntime==1.8.0protobuf==3.19.4openvino-dev==2022.1.0参考文件夹结构giihub上下载YOLOv5的官方project，以及YOLOv5s.pt权重文件使用export.py
一颗大青早·2022-11-24 09:32

pt权重文件转onnx详解（记录）

pt权重转onnx记录方法1.一般YOLOv3和YOLOv5会自带一个权重pt转onnx模型的代码export.pyexport.py在models文件夹中2.打开export.py，我们运行该文件可以通过命令行运行
奶茶不加冰·2022-11-22 21:16

【TensorRT】记一次使用C++接口TensorRT部署yolov5 v6.1模型的过程

现在YOLOv5推出了v6.1之后，支持直接使用官方repo里面的export.py脚本直接导出trt的engine，对部署党来说真的
单胖·2022-11-22 05:11

使用onnxruntime进行yolov5s模型推理实现

1、安装onnxruntimepipinstallonnxruntime2、导出yolov5s.pt为onnx，在YOLOv5源码中运行export.py即可将pt
追猫人·2022-11-22 03:10

yolov5部署android教程

onnxpython-mpipinstall--useronnxpython-mpipinstall--useronnxsimpython-mpipinstall--useronnxruntime第二步：pt文件转onnx建议不要修改export.py
now()·2022-11-20 23:16

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第三篇——export.py(1)

2021SC@SDUSC目录导入第三方库导出操作export_torchscript函数export_onnx函数export_coreml函数export_saved_model函数export_pb函数export_tflite函数export_tfjs函数代码分析parse_opt函数main函数导入第三方库importargparse#解析命令行参数模块importsubprocessim
Grey Cluster·2022-11-20 17:19

yolov5 v6.1版本部署到安卓

yolov5,版本6.1，训练过程按照官方步骤来就行，训练完成得到best.pt三、模型转换部署到安卓1.模型转换pythonexport.py--includeonnx--train--simplify注意看export.py
nonocao·2022-11-20 13:40

ubuntu18.04 yolov5 tensorrt部署

项目下载地址：tensorrtx/yolov5_trt.pyatmaster·wang-xinyu/tensorrtx(github.com)yolov5项目自行下载（注释：yolov5_6.1项目现另有export.py
小舞O_o·2022-11-19 09:22

yolov5 6.1官方模板TensorRT加速保姆级图文教程

需要补充的是运行export.py的报错，加一句：pipinstallonnx这会写教程的时候，电脑是昨天新做的系统，没有python以及对应的工具，这里需要安装：下载8.2以上的tensorrt版本，
lao_5·2022-11-19 08:15

pytorch模型转换为rknn模型，使用npu推理

一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py，转换为onnx模型，参数根据自己需要修改。
振华OPPO·2022-10-25 07:21

yolov5-5.0训练模型+瑞芯微rv1126上实现模型部署

一、总体思路  首先在本机上使用yolov5代码训练自己的数据集，得到训练后的pt模型，然后通过export.py转化出onnx模型，最后通过瑞芯微官方代码，将onnx模型转化为rknn模型，
吴王从山上走来·2022-09-09 07:30

华为昇腾MindSpore训练过程经验分享——D-Linknet

文章目录一、项目过程的简介1.1理解原论文并且跑通原有框架下的脚本1.2获取数据集并转写数据预处理部分脚本1.3转写网络架构1.4转写训练脚本，并进行训练1.5编写评估(eval)脚本与精度调优1.6编写export.py
Twig233·2022-07-20 07:58

YOLOv5(6.1)安卓端部署记录

训练得到的为.PT模型，要部署到安卓端首先要转换为onnx模型，这一步6.1版本提供了export.py文件直接调用就行，这里附上官方源码。
大写的XH·2022-06-15 11:47

ncnn初探

#训练我家小喵咪nora的照片#用的是yolov5v6.1版本的ghost网络-->/models/hub/yolov5s-ghost.yaml#训练请自己百度哈哈2、导出onnx#在yolov5修改export.py
kui9702·2022-06-02 07:41

YOLOv5 网络架构与组件（yolov5s.yaml）

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，就可以看到YOLOv5网络的整体架构。#导出onnx文件pipinstallo
浅汐入梦·2022-06-01 18:01

YOLOv5-v6.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）

2.折腾打开export.py惊喜发现，代码中提供了onnx-simplifier导出，这种导出的模型更加简洁。https://github.com/daquexian/onnx
理心炼丹·2022-06-01 18:00

yolov5的pt权重转tensorrt的trt权重

pt转onnx这一环，yolov5中自带的export.py可以很出色的帮助我们完成转换，只需要执行:p
图图的编程生涯·2022-05-20 07:18

opencv dnn模块实现Yolov5_6.1

TFLite,ONNX,CoreML,TensorRTExport·Issue#251·ultralytics/yolov5·GitHub首先要将pt文件导出为onnx模型文件运行export.py，-
dongjuexk·2022-05-12 07:49

yolov5-pytorch导出模型问题

如果仅仅是为了推理，那么export.py文件中下面这个地方不用改动，目的：推理部署model=attempt_load(opt.weights,map_location=dev
Dawn向阳而生·2022-05-10 08:41

yolov5可视化算法网络整体框架

首先使用yolov5中models->export.py脚本将pt文件转换成onnx格式，再用netron工具
qq_409992227·2022-03-26 07:34

【YOLOV5-5.x 源码解读】export.py

目录前言0、导入需要的包和基本配置1、文件入口2、parse_opt3、main4、run5、使用总结前言源码：YOLOv5源码.导航:【YOLOV5-5.x源码讲解】整体项目文件导航.注释版全部项目文件已上传至GitHub:yolov5-5.x-annotations.这个部分是模型的转换部分，将模型转换为torchscript、onnx、coreml等格式，用于后面的应用中，方便将模型加载到各
满船清梦压星河HK·2022-03-09 08:51

libtorch部署yolov5

Ubuntu16.04CUDA10.2OpenCV3.4.12LibTorch1.7.0（gpu）Pytorch1.7.0二、得到yolov5的权重模型https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/export.py
yx868xy·2021-06-03 20:24

YOLOv5-pytorch迁移至android

在此感谢逝去的头发o(╥﹏╥)o一、pytorch->onnx1、打开yolov5/models/export.py，修改红色框路径转换后我们得到best.onnx2、去掉onnx模型的冗余维度pipinstallonnx-simplifi
我叫慌慌子·2020-12-18 14:32

(三)快速图像风格转换代码解析

系列文章(一)图像风格迁移(二)快速图像风格转换(四)快速图像风格迁移训练模型载入及处理图像整体架构：图1.0快速风格转换整体架构1源码文件结构|--conf|--eval.py|--export.py
xdq101·2019-03-30 19:31

export.py

#!/usr/bin/env python#encoding=utf-8import redis,codecs,sys,time,datetime,doctest,rereload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')class Unbuffered:    def __init__(self, stream):  
·2015-11-13 20:20

doctest exec using python ./file.py -v

/export.py -v verbose args show the test detail good for u     Python doctest - 朝着梦想 渐行前进
·2015-11-13 20:11

Django 导出CSV

1.在myapp目录下新建文件export.py  #coding:utf-8importsys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8')importunicodecsvascsvimportdatetime
skskevin·2014-11-14 10:05
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