1、下载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将L、M、N、S、X分别导出onnx模型,脚本具体配置如下:
def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5n.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='image (h, w)')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=1, help='batch size')
parser.add_argument('--device',版权声明:本文为weixin_43269994原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。