相比于其他目标检测算法和模型，YOLOv5 ONNX展现了卓越的性能。在进行模型导出前，需先完成训练，得到成熟的YOLOv5模型。接着，利用export.py脚本即可轻巧松导出模型。

YOLOv5是一种利用深厚度学进行目标检测的算法， 能够效率和准确度。

以下为用YOLOv5 ONNX进行目标检测的案例：

1. 速度迅速：YOLOv5 ONNX在保证准确度的一边， 相比其他模型，具有更高大的运行效率。

2. 可移植性有力：YOLOv5 ONNX可导出为ONNX格式， 方便在不同平台上用，且不会关系到算法的效率和准确度。

在训练和导出模型的过程中， 以下为具体步骤：

1. 修改版YOLOv5用方法：周围要求Python version = 3.6 2. 模型训练：python3 train.py 3. 模型导出：python3 models/export.py --weights xxx.pt 4. 转换rknn：python3 onnx_to_rknn.py 5. 模型推理：python3 rknn_detect_yolov5.py 注意事项：若训练尺寸...

YOLOv5转换ONNX格式工具 本仓库给了yolov5_convert_onnx.zip材料文件，旨在帮用户方便地将YOLOv5模型从PyTorch格式转换为ONNX格式。工具内部集成了高大效的转换逻辑，能够在短暂时候内完成巨大型模型的转换，确保转换过程的高大效性。

3. 精度高大：YOLOv5 ONNX在保证速度迅速的一边，不关系到模型的准确度。

4. 优化ONNX模块，搞优良模型导出的速度和准确度。

5. 支持更许多的目标检测任务，如行人检测等。

6. 搞优良模型的准确度和运行效率。

本文对YOLOv5 ONNX进行了详细的阐述， 介绍了YOLOv5 ONNX的优良处、用方法以及一个轻巧松的用案例。一边，还对以后兴许的改进方向进行了聊聊。

import onnxruntime
import cv2
import numpy as np
ort_session = onnxruntime.InferenceSession
def to_numpy:
    return tensor.detach.cpu.numpy if tensor.requires_grad else tensor.cpu.numpy
def predict:
    image = cv2.resize)
    image = cv2.cvtColor.astype/
    image = np.transpose
    image = np.expand_dims
    ort_inputs = {ort_session.get_inputs.name: to_numpy}
    ort_outputs = ort_session.run
    return ort_outputs
image = cv2.imread
outputs = predict
print

五、 YOLOv5 ONNX的改进方向

YOLOv5 ONNX目前已非常成熟和高大效，但我们能从以下方向进行改进：

本文旨在帮读者深厚入了解YOLOv5 ONNX的转换过程和部署方法，并为以后兴许的改进方向给参考。