yolox源码解压错误（yolov4源码下载）

金生昨天 37

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摘要： 【目标检测】yolov5的pth模型转onnx及模型推理为了将.pth模型转换为.onnx格式，可以使用yolov5源码中的pth2onnx工具。具体代码如下，该代码用于实现.p...

【目标 检测】yolov5的pth模型转onnx及模型推理

为了将.pth模型转换为.onnx格式，可以使用yolov5源码中的pth2onnx工具。具体代码如下，该代码用于实现.pth模型到.onnx模型的转换。在进行模型推理前，需要准备一些基础文件。首先，确保目标检测结果的可视化，需要创建一个名为labels.txt的文件，该文件用于定义类别标签。

使用YOLOV5源码，在配置好的环境中进行模型训练。训练完成后，会在根目录的runs文件夹下生成一个包含训练得到的检测模型best.pt的exp文件夹。安装必要的库：确保已安装onnx和torch库，这些库是进行模型转换所必需的。可以使用pip install onnx torch命令进行安装。

搭建YOLOV5自己的模型需要准备的软件包括pycharm和Anaconda环境。资源方面需要获取YOLOv5的源码，数据集可以使用官方数据集或自定义数据集。搭建模型的流程主要包括：获取算法源码、配置运行环境、建立数据集、标注数据集、数据集分组、文件与代码修改、开始训练得到模型、并用得到的模型检测目标。

将PT模型转换为ONNX格式：使用YOLOv5提供的转换工具将.pt模型文件转换为.onnx格式，以便在更广泛的框架和环境中使用。转换命令如下：bashPython export.py weights best.pt include onnx 这将生成一个对应的.onnx文件。

具体步骤如下：安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。安装pycocotools。下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

为了在其他项目中打开并使用由yolov5训练得到的best.pt文件，需要将pt模型转换为onnx格式，以便更广泛的框架和环境支持。转换命令如下：python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx 接下来，使用onnx模型进行推理。首先导入必要的库和定义类别列表。

YOLOV5自己的模型的搭建(pt模型转换为onnx模型)

1、创建一个Python脚本，用于加载PT模型并将其转换为ONNX模型。

2、搭建YOLOV5自己的模型需要准备的软件包括pycharm和Anaconda环境。资源方面需要获取YOLOv5的源码，数据集可以使用官方数据集或自定义数据集。搭建模型的流程主要包括：获取算法源码、配置运行环境、建立数据集、标注数据集、数据集分组、文件与代码修改、开始训练得到模型、并用得到的模型检测目标。

3、为了将.pth模型转换为.onnx格式，可以使用yolov5源码中的pth2onnx工具。具体代码如下，该代码用于实现.pth模型到.onnx模型的转换。在进行模型推理前，需要准备一些基础文件。首先，确保目标检测结果的可视化，需要创建一个名为labels.txt的文件，该文件用于定义类别标签。

YOLOv5使用NCNN将模型部署到Android端教程(1)部署自己的训练模型到An...

1、转换模型：将自己训练的YOLOv5模型通过以下步骤转换为NCNN支持的格式：使用YOLOv5自带的export.py脚本将.pt文件转换为onnx格式。使用onnxsim等工具对onnx文件进行压缩和优化。将优化后的onnx文件转换为NCNN支持的param和bin文件。替换param文件：在项目源码中，替换原来的param文件。

2、如果需要将自己训练的模型部署到Android设备上，可以通过.pt -onnx-ncnn的路线进行转换。首先安装onnx包，使用YOLOv5自带的export.py进行转换。对生成的onnx文件进行压缩，然后将其转换为param文件，推荐使用onnxsim的在线端进行转换。

3、应用部署：将NCNN静态库添加到工程中，搭建NCNN应用，并添加测试命令。测试流程：将程序烧录到开发板，加载参数及模型数据，对图像进行检测。检测结果包括检测目标类型、置信度、目标左上角坐标、宽度与高度。检测时间耗时需满足实时性要求，如测试中的869ms。

4、基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 app，将 AI 带到你的指尖。 ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。

5、基于项目对于速度与准确度需求的平衡考量，实验具体方向集中在Yolo v5-s，Yolo v5-n两个更为轻量化的网络中。深度学习部署流程深度学习主要分为网络训练与模型部署两个阶段。在训练阶段，设计神经网络模型，通过大型数据集在服务器或具有GPU的PC上离线训练调整模型参数。

6、下载 ncnn 源码并进行编译，针对 Ubuntu 系统需进行具体环境的配置。熟悉模型转换流程，将模型转换为 ncnn 可用的格式。模型准备：以 YOLOX 模型为例，下载模型并使用 onnx2ncnn 工具将其转换为 ncnn 格式。修改参数文件调整模型结构。

Windows10或linux搭建YOLOX训练环境,并训练VOC2007数据集

环境验证：使用demo.py进行环境验证，检查YOLOX是否成功安装。下载预训练模型：如果需要，可以从官网下载预训练模型，并将其放置在weights文件夹中。训练VOC2007 准备数据集：下载并解压VOC 2007的数据集，将它们的VOCdevkit文件夹合并到yolox/datasets目录下。