YOLOV5训练自己的数据集——用YOLOv5模型识别出表情！_yolov5 识别哭

用YOLOV5模型识别出表情

二、YOLOV5模型转换

1.安装依赖库

pip install onnx coremltools onnx-simplifier  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
或者单个的安装
pip install coremltools==4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.导出ONNX模型

遇到No module named 'models'

Export的之前版本修改如下

 

python models/export.py --weights ./weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 1

将转换后的模型yolov5s.onnx输入下面的网址，即可看到模型结构，下图为结果

浏览器网页：Netron

Github链接和安装过程

 

 3.用onnx-simplifer简化模型

为什么要简化？

在训练完深度学习的pytorch或者tensorflow模型后，有时候需要把模型转成 onnx，但是很多时候，很多节点比如cast节点，Identity 这些节点可能都不需要，我们需要进行简化，这样会方便我们把模型转成ncnn或者mnn等这些端侧部署的模型格式或者通过tensorRT进行部署。

 python -m onnxsim best.onnx yolov5-best-sim.onnx