深入探究yolov5 onnx

一、yolov5 onnx概述

yolov5是一种目标检测算法，通过使用深度学习算法，可以通过输入图像，输出图像中存在的目标的种类和位置等信息。yolov5 onnx则是在此基础上，通过使用onnx技术，将yolov5模型导出为onnx格式，方便在不同的平台上使用，同时提高了算法的效率和准确度。

二、yolov5 onnx的优点

相比于其他目标检测算法和模型，yolov5 onnx具有以下优点：

1、速度快：yolov5 onnx在保持准确度的情况下，相比于其他模型，有更高的运行效率。

2、可移植性强：yolov5 onnx可以导出为onnx格式，可以方便地在不同的平台上使用，而且不会影响算法的效率和准确度。

3、精度高：yolov5 onnx在保持速度快的情况下，不影响模型的准确度。

三、yolov5 onnx的使用方法

1、安装onnx模块

pip install onnx

安装完毕后，就可以使用onnx模块进行yolov5 onnx模型的导出工作了。

2、使用export.py进行模型导出

在使用export.py进行模型导出前，需要先进行训练，得到训练好的yolov5模型。然后使用export.py就可以进行模型的导出了。具体步骤如下：

1、进入yolov5主目录，输入以下命令：

python export.py --weights yolov5l.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic ONNX_EXPORT

2、等待导出完成，即可得到yolov5.onnx的模型文件。

四、yolov5 onnx模型的使用案例

使用yolov5 onnx模型进行目标检测的案例如下：

import onnxruntime
import cv2
import numpy as np

ort_session = onnxruntime.InferenceSession("yolov5.onnx")

def to_numpy(tensor):
    return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()

def predict(image):
    image = cv2.resize(image, (640, 640))
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB).astype(np.float32)/255.0
    image = np.transpose(image, [2, 0, 1])
    image = np.expand_dims(image, axis=0)

    ort_inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: to_numpy(image)}
    ort_outputs = ort_session.run(None, ort_inputs)

    return ort_outputs

image = cv2.imread("test.jpg")
outputs = predict(image)
print(outputs)

五、yolov5 onnx的改进方向

yolov5 onnx目前已经是非常成熟和高效的目标检测算法之一，但是我们仍然可以从以下方向进行改进：

1、支持更多的目标检测任务，如行人检测等。

2、提高模型的准确度和运行效率。

3、优化onnx模块，提高模型导出的速度和准确度。

六、总结

本文对yolov5 onnx进行了详细的阐述，介绍了yolov5 onnx的优点、使用方法以及一个简单的使用案例。同时，还对未来可能的改进方向进行了讨论。