ONNX 是什么？

一、ONNX 是什么？

ONNX

全称：

Open Neural Network Exchange
开放神经网络交换格式

简单说：

👉 一种统一的 AI 模型文件格式

类似：

• .jpg 是图片格式

• .mp4 是视频格式

• .docx 是文档格式

• .onnx 是神经网络模型格式

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二、为什么要有 ONNX？

问题是：

不同框架训练的模型不能互通。

比如：

• PyTorch → 生成 .pt

• TensorFlow → 生成 .pb

这些格式互相不认。

ONNX 的作用：

👉 作为“中间标准格式”
👉 让模型可以跨框架运行

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三、YOLOv5 导出 ONNX 是干什么？

你现在训练或下载的是：

 

yolov5s.pt

 

这是 PyTorch 专用格式。

但工厂现场一般不会运行 Python。

而是：

• C++

• Windows程序

• 嵌入式系统

• 工控机

所以要导出成：

 

yolov5s.onnx

 

这样就可以用 C++ 推理。

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四、ONNX 可以用什么运行？

常见推理引擎：

1️⃣ ONNX Runtime

微软出的跨平台推理引擎

支持：

• C++

• C#

• Python

• CPU / GPU

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2️⃣ TensorRT

NVIDIA 的高性能 GPU 推理库

适合：

• RTX显卡

• Jetson

• 工业视觉高帧率

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五、导出 ONNX 很简单

在 yolov5 目录执行：

 

python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

 

成功后会生成：

 

yolov5s.onnx

 

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六、为什么工业上必须用 ONNX？

因为：

直接用 Python	用 ONNX
运行慢	更快
部署麻烦	容易集成
依赖多	只需要推理库
不稳定	稳定

工业项目：

✔ 都是 C++
✔ 不会用 Python detect.py

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七、举个工业场景

你未来可能做：

• AOI 缺陷检测

• PCB 焊点检测

• 产品外观检测

流程会是：

1️⃣ 训练 YOLOv5
2️⃣ 导出 ONNX
3️⃣ C++ 加载 ONNX
4️⃣ 实时摄像头推理
5️⃣ 输出 OK / NG

这才是工业级架构。

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八、你现在的阶段

你已经：

✔ 会运行 YOLOv5
✔ 会写 Python 调用

下一步就是：

👉 学会 ONNX
👉 学会 C++ 推理