官方RT-DETR模型导出到ONNX
时间: 2025-04-07 20:13:49 浏览: 146
### RT-DETR 模型导出为 ONNX 格式的官方方法
#### 背景说明
RT-DETR 是一种高效的检测模型,其支持通过多种方式将其转换为其他格式以便于部署。 Ultralytics 官方提供了一种便捷的方法将预训练的 PyTorch 权重文件(如 `rtdetr-l.pt`)导出为 ONNX 格式[^1]。
#### 使用命令行工具导出 ONNX 文件
可以通过以下命令完成 RT-DETR 的 PT 到 ONNX 的转换:
```bash
yolo export model=rtdetr-l.pt format=onnx opset=17 simplify=True
```
上述命令中的参数解释如下:
- **model**: 指定要导出的模型路径,这里使用的是 `rtdetr-l.pt`。
- **format**: 指定目标格式,这里是 `onnx`。
- **opset**: 设置 ONNX 的操作集版本号,推荐设置为 17 或更高版本以兼容最新特性。
- **simplify**: 是否启用简化功能,默认为 True,这会优化生成的 ONNX 图结构。
此过程基于 ultralytics 提供的标准接口实现[^2]。
#### 手动脚本导出 (备用方案)
如果需要更灵活的方式,则可以利用项目自带的 `export_onnx.py` 工具手动执行导出流程。具体步骤如下:
1. 进入项目的根目录并定位到 `tools/export_onnx.py` 文件位置[^4];
2. 修改配置项或运行默认命令启动导出逻辑。
以下是 Python 命令的一个例子:
```python
from tools.export_onnx import main as export_main
if __name__ == "__main__":
export_main()
```
注意:这种方式可能更适合开发者自定义需求场景下的调整[^3]。
#### 验证与测试
成功导出后,建议加载生成的 `.onnx` 文件并通过推理验证其正确性和性能表现。通常可借助第三方库比如 `onnxruntime` 实现快速评估。
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