onnx模型部署到手机（onnx模型结构查看）

科技前沿 • 2025-05-06 17:22 • 阅读 51

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。

YOLOv5模型ONNX部署实战：OpenCV实现目标检测（附案例代码）
讯享网

1. YOLOv5模型概述

YOLOv5是目前最先进的实时目标检测模型之一，它以其出色的速度和精度而闻名。YOLOv5采用单阶段目标检测架构，将目标检测任务分解为一个单一的回归问题，预测每个网格单元中的边界框和类别概率。

与之前的YOLO版本相比，YOLOv5引入了许多改进，包括：

Cross-Stage Partial Connections (CSP)：一种新的卷积层结构，可以减少计算量并提高准确性。
Spatial Attention Module (SAM)：一种注意力机制，可以提高模型对不同尺度目标的检测能力。
Path Aggregation Network (PAN)：一种特征融合网络，可以改善不同尺度特征之间的信息流。

2. ONNX模型转换与部署

2.1 ONNX模型转换

概述

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放且可移植的模型格式，用于表示神经网络模型。它允许在不同的框架和平台之间轻松转换和部署模型。

转换过程

将 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式需要以下步骤：

安装 ONNX 转换器：pip install onnx
导入 YOLOv5 模型：import onnxruntime
创建 ONNX 模型：model = onnx.load_model("yolov5.onnx")

代码块：

import onnx # 加载 YOLOv5 模型 model = onnx.load_model(&quot;yolov5.onnx&quot;)

讯享网

逻辑分析：

onnx.load_model() 函数加载指定的 ONNX 模型文件，并返回一个 onnx.ModelProto 对象。

2.2 OpenCV模型部署

概述

OpenCV 是一个计算机视觉库，提供用于图像处理、目标检测和机器学习的函数。它支持 ONNX 模型的部署和推理。

部署过程

使用 OpenCV 部署 ONNX 模型涉及以下步骤：

安装 OpenCV：pip install opencv-python
导入 OpenCV：import cv2
加载 ONNX 模型：net = cv2.dnn.readNetFromONNX("yolov5.onnx")
图像预处理：将图像转换为 OpenCV 格式
模型推理：blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
后处理：解析推理结果

代码块：

讯享网import cv2 # 加载 ONNX 模型 net = cv2.dnn.readNetFromONNX(&quot;yolov5.onnx&quot;) # 图像预处理 image = cv2.imread(&quot;image.jpg&quot;) blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False) # 模型推理 net.setInput(blob) detections = net.forward()

逻辑分析：

cv2.dnn.readNetFromONNX() 函数加载指定的 ONNX 模型文件，并返回一个 OpenCV Net 对象。
cv2.dnn.blobFromImage() 函数将图像转换为 OpenCV 的 blob 格式，用于模型推理。
net.setInput() 函数将 blob 设置为模型的输入。
net.forward() 函数执行模型推理，并返回检测结果。

3.1 图像预处理

图像预处理是目标检测中至关重要的一步，它可以有效地提高模型的检测精度和推理速度。YOLOv5模型对输入图像的尺寸和格式有特定的要求，因此需要对原始图像进行预处理。

图像尺寸调整

YOLOv5模型要求输入图像的尺寸为640x640，如果原始图像尺寸不符合该要求，需要进行尺寸调整。常用的图像尺寸调整方法有：

缩放：将图像等比例缩放至指定尺寸。
填充：在图像周围填充像素以达到指定尺寸。
裁剪：从图像中裁剪出指定尺寸的区域。

图像格式转换

YOLOv5模型要求输入图像为RGB格式，如果原始图像为其他格式，需要进行格式转换。常用的图像格式转换方法有：

BGR转RGB：将图像的通道顺序从BGR转换为RGB。
灰度转RGB：将灰度图像转换为RGB图像。

图像归一化

图像归一化可以将图像像素值归一化到一个特定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]