代码收藏家技术教程 2022-07-27

YoloV7:基于自己训练的模型如何导出正确的ONNX

前面我们说到了如何基于自己数据集训练，感兴趣的小伙伴可以去看下。。。

我们得到了pt文件之后需要将他转换为ONNX，之后在对ONNX进行相应的部署，能完整的部署的前提是我们需要导出完整的ONNX。

1、training和deploy的区别

2、deploy导出ONNX

3、training导出ONNX

3.1 不更改代码导出的ONNX转换为engine模型

3.2 更改之后的ONNX转换为engine

1、training和deploy的区别

我们可以看到基于YoloV7训练的cfg有两种yaml文件，一个是training文件夹，一个是deploy文件夹，这两种文件夹有啥不一样呢？？？

大家可以看下下面别人的issuse，，记住这个很关键，就是你选择哪个yaml训练对你后面导出的onnx是很关键的，后面我们会说到。

1、training中的yaml文件最后是采用IDetect，而deploy中的yaml文件采用的是Detect

2、IDetect是在最后一个C5结构输出增加一个add操作，之后在进行conv,然后在mul操作，而Detect则是和v5一样的操作，没有add mul，大家可以去看我的另外一篇博客，yolov7-tiny的结构图，这个结构图暂时针对deploy的文件夹，后续会补充training文件夹

前面我们说到deploy中的yaml是基于Detect处理的和v5一样，所以大家可以直接导出ONNX，我这边是下载了u5文件夹，在u5文件夹里面进行转换，。

下载之后直接转换，

python export.py --weights weights/best_yolov7_tiny_0.1_delopy.pt --include onnx

ok 正常导出。。。

这个其实比较麻烦的，因为它后面增加了两个操作add mul，，如果直接导出会出现很多节点，其中的节点就是mul，会给你报错，直接给你报维度不匹配。所以我们需要对yolo.py文件进行操作，

然后我们在导出ONNX

我们尝试下将taining文件夹下的ONNX转换为trtmodel…

直接报错，原因就是MUl的维度不同。

更改之后，成功导出

之后进行trt部署测试。。。

正确得到结果：：：：

后面有时间会更新一波，基于TensorRT7+API搭建的YoloV7网络结构的博客，当然这个搭建是失败的，，目前不太清楚什么原因。。。。。。。

来源：Mr曲末寒

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