pip install onnx coremltools onnx-simplifierpython models/export.py --weights yolov5s-best.pt --img 640 --batch 1# 在終端執行
【為什麼要簡化？】在訓練完深度學習的pytorch或者tensorflow模型後，有時候需要把模型轉成 onnx，但是很多時候，很多節點比如cast節點，identity 這些節點可能都不需要，我們需要進行簡化，這樣會方便我們把模型轉成ncnn或者mnn等這些端側部署的模型格式或者通過tensorrt進行部署。
python -m onnxsim yolov5s-best.onnx yolov5s-best-sim.onnx
前者yolov5s-best.onnx是需要簡化的onnx的路徑，後者yolov5s-best-sim.onnx是輸出簡化後模型的路徑。
要繼續轉成ncnn，請參考yolov5模型轉換(二) onnx轉ncnn.
參考文獻：
yolov5利用ncnn部署系列(二).
YOLOV5模型架構
模型架構是按照配置檔案yaml進行搭建的。不同的版本的yaml在model資料夾中，每一版本的模型分為兩個部分backbone和head。每一行代表了乙個運算單元，這裡按照yolov5結構圖可以方便理解。每一行有四個引數，引數1 代表輸入從運算單元獲得，1代表從上乙個單元獲得。引數2 代表該運算單元...
yolov5模型框架詳解
yolov5和yolov4很像 mosaic資料增強 1 每次讀取四張。2 分別對四張進行翻轉 縮放 色域變化等，並且按照四個方向位置擺好。3 進行的組合和框的組合 對於小目標的檢測效果還是很不錯的 自適應錨框計算 在yolo演算法中，針對不同的資料集，都會有初始設定長寬的錨框。在網路訓練中，網路在...
yolov3 yolov4與yolov5效能對比
yolov5s網路最小，速度最少，ap精度也最低。但如果檢測的以大目標為主，追求速度，倒也是個不錯的選擇。其他的三種網路，在此基礎上，不斷加深加寬網路，ap精度也不斷提公升，但速度的消耗也在不斷增加。目前使用下來，yolov5s的模型十幾m大小，速度很快，線上生產效果可觀，嵌入式裝置可以使用。在相同...