YOLOv7导出ONNX并使用Python调用

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，YOLOv7是其最新版本。它在速度和准确性方面都有很好的表现。为了在不同平台和设备上使用YOLOv7，我们通常需要将其导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。本文将介绍如何将YOLOv7导出为ONNX格式，并在Python中调用。

导出YOLOv7为ONNX

首先，我们需要使用YOLOv7的官方代码库来训练模型。训练完成后，我们可以使用torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。以下是导出YOLOv7为ONNX的示例代码：

import torch
from models.common import DetectMultiBackend  # YOLOv7的模型加载函数，可能需要根据实际情况调整导入路径
from utils.general import non_max_suppression

model = DetectMultiBackend(model_path='path/to/yolov7.pt', device='cpu')  # 加载YOLOv7模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)  # 创建一个随机的输入张量

# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, 'yolov7.onnx', opset_version=12, input_names=['input'], output_names=['output'])

使用Python调用ONNX模型

导出ONNX模型后，我们可以使用ONNX Runtime库在Python中调用该模型。以下是使用Python调用ONNX模型的示例代码：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
import cv2

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession('yolov7.onnx')

# 读取图片
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 预处理图片
image = cv2.resize(image, (640, 640))
image = image.transpose(2, 0, 1).astype(np.float32)
image /= 255.0
image = np.expand_dims(image, axis=0)

# 调用ONNX模型
outputs = session.run(None, {'input': image})

# 后处理
output = outputs[0]
boxes = output[:, 0:4]
conf = output[:, 4:5]
prob = output[:, 5:]

# 非极大值抑制
keep = non_max_suppression(boxes, conf, prob, threshold=0.4)
boxes = boxes[keep]
prob = prob[keep]

print(f"Detected {len(boxes)} objects.")

序列图

为了更直观地展示YOLOv7导出ONNX并使用Python调用的过程，我们可以使用Mermaid语法绘制一个序列图：

sequenceDiagram
    participant User
    participant YOLOv7
    participant ONNX
    participant Python

    User->>YOLOv7: 训练模型
    YOLOv7-->>ONNX: 导出为ONNX格式
    User->>Python: 加载ONNX模型
    Python->>ONNX: 调用ONNX模型
    ONNX-->>Python: 返回检测结果
    Python->>User: 显示检测结果

结尾

通过以上步骤，我们可以将YOLOv7导出为ONNX格式，并在Python中调用。这种方法可以方便地在不同平台和设备上部署YOLOv7模型，实现实时目标检测。希望本文对您有所帮助。