将yolov5模型转换为ONNX并在c++接口上运行答案

【问题标题】：convert yolov5 model to ONNX and run on c++ interface将yolov5模型转换为ONNX并在c++接口上运行
【发布时间】：2021-07-27 10:09:00
【问题描述】：

我的 yolo 模型为 yolov5s.yaml，我已将我的权重文件保存为 best.pt。现在想将 yolo 模型转换为 ONNX 并在 c++ 接口上运行。我已经经历了这个https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251 但无法做到。任何帮助或有用的资源都会有所帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： onnx yolov5

【解决方案1】：

我可以成功运行https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251 中提到的示例。我的 Torch 版本是 1.8.0。

可能您的权重文件 best.pt 包含无效值。您是否曾尝试使用上述链接中的权重文件成功导出模块？

顺便说一句：您可以在https://github.com/microsoft/onnxruntime/tree/master/samples/c_cxx 中找到使用 ONNXRuntime C++ api 运行它的示例。

【讨论】：

在第一个链接中，我没有看到任何示例，可以指定任何对我有帮助的链接或资源。权重文件，即 best.pt 是正确的，因为它给出了正确的预测，但希望在 onnx inference 中运行相同。感谢您提供任何链接或您的示例对我更有用的帮助。

【解决方案2】：

我尝试成功运行第一个链接中提供的示例，语句为： git clone github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo cd yolov5 pip install -r requirements.txt # 基本要求 pip install coremltools>=4.1 onnx>=1.9.0 scikit-learn==0.19.2 # 导出要求 python models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 # 以 640x640 批量导出1

表示导出成功。上例中的权重文件是 yolov5s.pt。通过使用 best.pt 文件运行这些语句，您遇到了哪些类型的错误？

【讨论】：

我们不能使用使用 yolov5s 模型对我的数据进行训练的权重
我相信我们可以。