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RDK X5 yolov5目标检测之pt转onnx

接上一篇博客


参考博客:https://developer.d-robotics.cc/forumDetail/163807123501918330

打开最外层目录的export.py来到主函数下,修改刚刚训练出的模型的路经,特别要注意的是这边的参数--img-size最好是32的倍数,且一定要记得你模型尺寸(此参数)

QQ20241017-142314.jpg


继续看“# ONNX export”开始的部分,opset_version就是转化后的ONNX版本,默认12,务必要改成11!!!否则模型转bin文件会报错;此外,这边的input_name也是你需要记得的

【备注:yolov5_v2.0_leaf工程已经将这部分帮我们修改好了,如果你采用的是原始工程,请对照着修改】

QQ20241017-142626.jpg


来到models/yolo.py第22行的forward方法中,把29行的x[i] = x[i].view...(省略)...contiguous()注释掉,替换成x[i] = x[i].permute(0, 2, 3, 1).contiguous()

【备注:yolov5_v2.0_leaf工程已经将这部分帮我们修改好了,如果你采用的是原始工程,请对照着修改】

QQ20241017-143255.jpg


保存修改后直接运行export.py,就可以在runs/exp0/weights/中看到onnx文件啦

QQ20241017-144110.jpg



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参考博客:https://developer.d-robotics.cc/forumDetail/163807123501918330

打开最外层目录的export.py来到主函数下,修改刚刚训练出的模型的路经,特别要注意的是这边的参数--img-size最好是32的倍数,且一定要记得你模型尺寸(此参数)

QQ20241017-142314.jpg


继续看“# ONNX export”开始的部分,opset_version就是转化后的ONNX版本,默认12,务必要改成11!!!否则模型转bin文件会报错;此外,这边的input_name也是你需要记得的

【备注:yolov5_v2.0_leaf工程已经将这部分帮我们修改好了,如果你采用的是原始工程,请对照着修改】

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来到models/yolo.py第22行的forward方法中,把29行的x[i] = x[i].view...(省略)...contiguous()注释掉,替换成x[i] = x[i].permute(0, 2, 3, 1).contiguous()

【备注:yolov5_v2.0_leaf工程已经将这部分帮我们修改好了,如果你采用的是原始工程,请对照着修改】

QQ20241017-143255.jpg


保存修改后直接运行export.py,就可以在runs/exp0/weights/中看到onnx文件啦

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