YOLOv8-OBB onnx
时间: 2025-01-08 14:41:06 浏览: 91
### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv8-OBB模型导出为ONNX格式,可以遵循以下过程:
#### 使用Ultralytics库进行模型导出
通过`ultralytics`库中的`YOLO`类来加载预训练好的YOLOv8-OBB模型并将其导出成ONNX格式。具体操作如下所示[^1]。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("path_to_your_model") # 填写模型的具体路径
model.export(format='onnx')
```
这段代码会读取指定位置的YOLOv8-OBB模型,并按照给定参数设置将其转化为ONNX格式存储下来。
对于更详细的命令行方式,在终端执行相应的导出指令也可以完成相同的功能[^2]。
```bash
yolo export model=yolov8s-obb.pt format=onnx
```
此命令将会把名为`yolov8s-obb.pt`的PyTorch模型文件转存为`.onnx`扩展名的新文件。
另外,在Windows环境下使用C++开发时,如果涉及到YOLOv8-OBB项目的整个流程——从数据集创建、标注直至最终部署,则可能还需要考虑更多细节,比如如何利用工具来进行图像区域的选择以及角度调整等操作[^3]。
相关问题
yolov8-obb onnx
### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv8-OBB模型转换成ONNX格式,可以利用PyTorch内置的功能来完成这一过程。具体来说,`torch.onnx.export()`函数提供了这种能力。
```python
import torch
from ultralytics.nn.models import YOLO
model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8l-obb.yaml").load("yolov8l-obb.pt")
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)
output_onnx = 'yolov8_obb.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['boxes', 'labels']
dynamic_axes = {'image': {0: 'batch_size'},
'boxes': {0: 'batch_size'},
'labels': {0: 'batch_size'}}
torch.onnx.export(model,
dummy_input,
output_onnx,
input_names=input_names,
dynamic_axes=dynamic_axes,
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
verbose=False)
```
上述代码片段展示了如何通过给定的预训练权重文件创建YOLOv8-OBB实例并将其导出到指定路径下的`.onnx`文件中[^1]。
### 使用ONNX中的YOLOv8-OBB模型
一旦成功地将模型保存为ONNX格式之后,在其他环境中部署变得更为容易。下面是如何加载这个新创建的ONNX模型的一个例子:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
ort_session = ort.InferenceSession('yolov8_obb.onnx')
def to_numpy(tensor):
return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()
# 假设输入图像已经被处理成了合适的尺寸和通道顺序
img_np = ... # 这里应该是经过预处理后的图片数组形式的数据
outputs = ort_session.run(None, {"image": img_np})
```
这段脚本说明了怎样使用OnnxRuntime库读取之前生成的ONNX文件,并执行推理操作[^4]。
yolov8n-obb onnx
### 将YOLOv8n-obb模型转换为ONNX格式
为了将YOLOv8n-obb模型成功转换为ONNX格式,可以遵循以下方法:
加载指定的YOLOv8n-obb预训练模型并执行导出操作。具体实现方式如下所示[^1]:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载YOLOv8n-obb预训练模型
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")
# 导出模型至ONNX格式
model.export(format="onnx")
```
对于自定义训练好的YOLOv8n-obb模型,则需提供本地保存的具体路径来完成加载与导出过程[^3]。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载自定义训练后的YOLOv8n-obb模型
model = YOLO("./path_to_custom_model/best.pt")
# 执行向ONNX格式的转换
model.export(format="onnx")
```
通过上述代码片段能够有效地把YOLOv8n-obb模型转化为ONNX格式,从而便于后续部署或其他应用需求。
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