yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的onnx文件在百度云盘下载， 链接：https://pan.baidu.com/s/1d67LUlOoPFQy0MV39gpJiw 提取码：bayj
python版本的主程序是main_yolov5.py，C++版本的主程序是main_yolo.cpp
运行整套程序只需要安装opencv库(4.0以上版本的)，彻底摆脱对深度学习框架的依赖
如果你想运行生成onnx文件的程序，那么就cd到convert-onnx文件夹，在百度云盘下载yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的.pth文件放在该目录里， 百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1oIdwpp6kuasANMInTpHnrw 密码: m3n1
这4个pth文件是从https://github.com/ultralytics/yolov5 的pth文件里抽取出参数，保存到顺序字典OrderedDict里，最后生成新的pth文件 在convert-onnx文件夹里，我把4种yolov5的网络结构全都定义在.py文件里，这样便于读者直观的了解网络结构以及层与层的连接关系。 下载完成pth文件后，运行convert_onnx.py就可以生成.onnx文件，这个程序需要依赖pytorch1.7.0框架，如果pytorch版本低了，程序运行会报错。 因为在yolov5里有新的激活函数，旧版本pytorch可能不支持的
在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，可以阅读我的csdn博客 https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327
2022年2月26日，看到https://github.com/ultralytics/yolov5 在最近更新的v6.1版本的， 我编写了分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。 源码地址是： https://github.com/hpc203/yolov5-v6.1-opencv-onnxrun