yoloV5-v3.0-模型转换，pt-＞onnx-＞ncnn

迈不过友情╰ 2022-11-14 14:54 807阅读 0赞

# 个人微信公众号 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob25nbG9uZ3NoZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 版本要求 #

**[yolov5的版本是v3.0][yolov5_v3.0]**

pytorch==1.5.0
    torchvision==0.6.0

# 模型训练 #

网上有很多关于yoloV5训练的教程，可自行百度，如果实在不想找，可以参考下面的几个链接。

*  [【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）][CV_YOLOv5_Windows]
 *  [【小白CV教程】Pytorch训练YOLOv5并量化压缩（VOC格式数据集）][CV_Pytorch_YOLOv5_VOC]
 *  [【小白CV教程】Pytorch训练YOLOv5并量化压缩（VOC格式数据集）][CV_Pytorch_YOLOv5_VOC 1]
 *  [Pytorch 版YOLOV5训练自己的数据集][Pytorch _YOLOV5]
 *  [yolov5人脸识别(yolov5-facenet-svm)][yolov5_yolov5-facenet-svm]
 *  [YOLOv5利用ncnn部署系列(1-3)][YOLOv5_ncnn_1-3]
 *  [第二章：YOLOv5训练自己的数据集，零基础小白都能看得懂的教程。YOLOv5 实现目标动态实时检测（训练自己的数据集实现王者荣耀游戏中的识别）][YOLOv5_YOLOv5]
 *  [yolov5的flask部署python调用,NCNN,TensorRT,deepsort][yolov5_flask_python_NCNN_TensorRT_deepsort]
 *  [训练pytorch\_yoloV5][pytorch_yoloV5]

# pt转onnx #

训练结束以后，可以得到last.pt文件，接下来就是如何将pt文件转成为onnx文件了。

## 修改common.py ##

注意！YOLOv5在转onnx的时候，有个巨坑，就是在网络模型中有个Focus机制，其中有一个tensor的切片操作，这个操作在转ncnn的时候不被支持，需要对这个模型的切片操作进行修改！  
具体的修改是在models文件夹下的common.py文件，其原始代码如下：

class Focus(nn.Module):
        # Focus wh information into c-space
        def __init__(self, c1, c2, k=1):
            super(Focus, self).__init__()
            self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, 1)
    
        def forward(self, x):  # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
            # return self.conv(torch.cat([x, x, x, x], 1)) 
            return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

**修改为**

class Focus(nn.Module):
        # Focus wh information into c-space
        def __init__(self, c1, c2, k=1):
            super(Focus, self).__init__()
            self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, 1)
    
        def forward(self, x):  # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
            return self.conv(torch.cat([x, x, x, x], 1)) 
            # return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))

**转换命令**

export PYTHONPATH="$PWD" && python models/onnx_export.py --img-size 320 320

到这里为止，就已经将pt模型转为了onnx模型，可以说已经脱离了pytorch了，但是转ncnn还需要对模型做一个Simplifier操作，因为转出的onnx模型还有许多冗余，这在ncnn里也是不支持的，避免转ncnn时各种报错，就先操作一下把！

python -m onnxsim  yolov5s.onnx yolov5s-sim.onnx

# onnx转ncnn #

这里直接用大佬开发好的转换工具直接转换

https://convertmodel.com/

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob25nbG9uZ3NoZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
如果没有报错，恭喜你转换成功，如果没有成功，那再返回到上面的步骤，多试几次吧~~~

# 参考 #

*  https://convertmodel.com/
 *  https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v3.0
 *  [YOLOv5利用ncnn部署系列(二)][YOLOv5_ncnn]
 *  https://github.com/DataXujing/YOLO-v5

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob25nbG9uZ3NoZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221022/473a72e200294324bed29b660c28bf0c.png
[yolov5_v3.0]: https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v3.0
[CV_YOLOv5_Windows]: https://blog.csdn.net/weixin_44936889/article/details/110661862
[CV_Pytorch_YOLOv5_VOC]: https://blog.csdn.net/weixin_44936889/article/details/110732476
[CV_Pytorch_YOLOv5_VOC 1]: https://blog.csdn.net/weixin_44936889/article/details/110732476?spm=1001.2014.3001.5501
[Pytorch _YOLOV5]: https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/106645048
[yolov5_yolov5-facenet-svm]: https://blog.csdn.net/qq_41334243/article/details/107425492
[YOLOv5_ncnn_1-3]: https://blog.csdn.net/qq_33160678/article/details/108849314?spm=1001.2014.3001.5501
[YOLOv5_YOLOv5]: https://blog.csdn.net/CSDN1621564706/article/details/114152179#comments_15332462
[yolov5_flask_python_NCNN_TensorRT_deepsort]: https://blog.csdn.net/qq_43100178/article/details/107996789
[pytorch_yoloV5]: https://my.oschina.net/u/3337401/blog/4708251
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob25nbG9uZ3NoZW4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221022/e17f2333898048fbbdb0926ad6a90255.png
[YOLOv5_ncnn]: https://my.oschina.net/u/3337401/blog/4708258