画像分類 — ONNXエクスポート
ONNXは、エッジデプロイのためのポータブルでハードウェアに依存しない形式です。エクスポートはトレーニングモニタータブから直接行われ、別途エクスポートページを使用する必要はありません。
ONNXを使用する理由
| メリット | 説明 |
|---|---|
| 移植性 | ONNXランタイムを備えたあらゆるプラットフォーム（Linux、Windows、ARM、組み込みLinux）で実行可能 |
| パフォーマンス | 高度に最適化された推論速度と低メモリ使用量 |
| Python不要 | C++、Java、JavaScriptなどから読み込み可能 |
best.ptをONNXに変換する
- トレーニングモニタータブに移動します
- 「.pt to ONNX」パネルで、「Convert best.pt → ONNX」をクリックします
- ツールが
runs_yolo/train/weights/内のbest.ptを自動的に検出します - 変換が成功すると、
best.onnxがbest.ptと同じ場所に保存されます
出力場所: <project>/runs_yolo/train/weights/best.onnx
| 詳細 | 値 |
|---|---|
| エクスポート方法 | Ultralytics組み込みのONNXエクスポート |
| ONNX opset | バージョン11 — 幅広い互換性 |
| 入力形状 | 動的なバッチサイズ。トレーニング時のImage Sizeから決まる固定の画像幅/高さ |
| 出力 | クラススコア、バウンディングボックス、信頼度の値を含む検出テンソル |
重要
ONNXエクスポートには、onnxおよびonnxruntimeパッケージが必要です — これらはImage（YOLO）環境とともに自動的にインストールされます。エクスポートが失敗する場合は、両方のパッケージが存在することを確認してください。
デプロイ対象
| 対象プラットフォーム | 推奨ランタイム |
|---|---|
| エッジデバイス（Linux、ARM） | pip install onnxruntimeまたはonnxruntime-gpu |
| Web / JavaScript | ブラウザベースの推論にはONNX Runtime Web（ort-web） |
ヒント
best.ptとbest.onnxの推論結果を比較し、エクスポートによって精度が維持されていることを確認してください。mAPスコアは同一か、0.1%以内の差であるべきです。