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YOLOv5 支持將模型導出為以下幾種常見的格式，您可以根據不同的需求選擇合適的格式進行導出。YOLOv5 的 export.py 腳本可以幫助您將模型轉換為各種格式。

1. PyTorch (.pt)

• 用途: 這是 YOLOv5 默認的格式，通常用於 PyTorch 中進行訓練和推理。

• 導出命令: 默認情況下，訓練完成的模型就是 .pt 格式。

• 範例: yolov5s.pt、best.pt。

2. ONNX (.onnx)

• 用途: 用於跨平台的推理，支持多種框架，如 ONNX Runtime、TensorFlow、Caffe2 等。它可以在許多深度學習推理引擎中使用，包括 C# 中的 ONNX Runtime。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include onnx

• 範例: best.onnx。

3. TensorFlow (.savedmodel)

• 用途: 用於 TensorFlow 框架，支持 TensorFlow 1.x 和 2.x。TensorFlow 模型可以用於推理，也可以進行微調。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include savedmodel

• 範例: saved_model 目錄下的模型。

4. CoreML (.mlmodel)

• 用途: 用於在 Apple 設備（如 iOS 和 macOS）上運行深度學習推理。適用於在 iPhone、iPad 和其他 Apple 設備上部署模型。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include coreml

• 範例: model.mlmodel。

5. TensorRT (.trt)

• 用途: 用於高效的推理，專為 NVIDIA GPU 設計，利用 TensorRT 進行優化。這個格式通常用於需要高效推理的情況，特別是在 NVIDIA GPU 上。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include engine

• 範例: model.trt。

6. TorchScript (.pt)

• 用途: 用於將 PyTorch 模型導出為靜態圖模型，這樣可以提高模型的運行效率。這個格式可以在不需要 PyTorch 解釋器的情況下進行推理。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include torchscript

• 範例: model_torchscript.pt。

7. OpenVINO (.xml 和 .bin)

• 用途: 用於在英特爾硬件（如 CPU 和 VPU）上運行推理，OpenVINO 是一個由英特爾開發的深度學習推理引擎。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include openvino

• 範例: model.xml 和 model.bin。

8. MNN (.mnn)

• 用途: 用於在移動端設備（如 Android 和 iOS）上進行推理。MNN 是一個開源的深度學習推理引擎，特別針對移動端做了優化。

• 導出命令:

  bash

   

  python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include mnn

• 範例: model.mnn。

9. ULTRA Fast YOLO

• 用途: 用於極速推理，專為特定場景和應用而優化。通常用于嵌入式系統或移動設備上。

• 導出命令: 這通常需要進一步的自定義腳本或配置。

如何導出 YOLOv5 模型為不同格式

以 YOLOv5 export.py 腳本為例，以下是基本的導出命令範例，這些命令會將 .pt 模型轉換為不同格式：

您可以根據具體需求選擇相應的導出格式，並將 YOLOv5 模型導出為所需的格式進行部署。

總結

YOLOv5 支持多種導出格式，包括 ONNX、TensorFlow、CoreML、TensorRT、OpenVINO 等。您可以使用 export.py 腳本將模型轉換為不同的格式，從而適應不同平台和框架的需求。