YOLO26如何导出模型？export功能使用教程

YOLO26作为Ultralytics最新发布的高性能目标检测与姿态估计统一架构，不仅在精度和速度上实现突破，更通过标准化的export接口大幅简化了模型部署流程。但很多刚接触YOLO26的朋友发现：训练完模型后，不知道怎么把它变成能直接集成进业务系统的格式——比如ONNX、TensorRT、TorchScript甚至OpenVINO。别急，这篇教程就专为你讲清楚：YOLO26的export功能到底怎么用、导出哪些格式最实用、每种格式适合什么场景、常见报错怎么快速解决。

全文不讲抽象原理，只聚焦“你打开终端后敲哪几行命令就能得到可用模型”。所有操作均基于你已启动的「YOLO26官方版训练与推理镜像」，无需额外安装依赖，开箱即用。

1. 为什么必须掌握export？——不是训练完就结束了

很多人误以为模型训练完成（.pt文件生成）就万事大吉，其实恰恰相反：.pt只是Ultralytics内部训练格式，不能直接用于生产环境。它体积大、加载慢、跨平台兼容性差，且无法被边缘设备（如Jetson、RK3588）、Web端（ONNX Runtime）、工业相机SDK等识别。

而export功能，就是把训练好的.pt模型，安全、无损、可验证地转换成工业级部署格式。它不只是“换个后缀”，而是：

自动剥离训练专用模块（如Loss计算、数据增强）
插入标准推理前/后处理逻辑（NMS、坐标归一化、置信度阈值）
校验输入输出张量形状与类型，确保与实际部署环境一致
生成带版本信息的元数据，便于模型生命周期管理

换句话说：export是连接算法研发与工程落地的关键桥梁。跳过这步，你的模型再准，也只是一份“纸上谈兵”的实验成果。

2. export基础用法：一行命令搞定主流格式

YOLO26的export调用极其简洁，核心语法就这一行：

yolo export model=yolo26n-pose.pt format=onnx

或使用Python API（推荐，可控性更强）：

from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolo26n-pose.pt') model.export(format='onnx', imgsz=640, half=True, dynamic=True)

2.1 关键参数详解（小白也能懂）

参数	取值示例	说明	小白建议
`format`	`'onnx'`,`'torchscript'`,`'engine'`,`'openvino'`,`'coreml'`,`'pb'`	必填：指定导出目标格式	首选`onnx`（通用性强），边缘部署选`engine`（TensorRT）
`imgsz`	`640`,`[640, 640]`,`[320, 480]`	输入图像尺寸（像素）	必须与你训练时的`imgsz`一致，否则结果错乱
`half`	`True`/`False`	是否启用FP16半精度	`True`可减小模型体积、提升GPU推理速度，绝大多数情况建议开启
`dynamic`	`True`/`False`	是否启用动态轴（batch/height/width）	`True`支持变长输入（如不同分辨率图片），部署到API服务必开
`simplify`	`True`/`False`	是否对ONNX模型进行图优化	`True`可提升ONNX运行效率，导出ONNX时默认开启

注意：format='engine'（即TensorRT引擎）需额外安装tensorrt库，本镜像已预装，无需手动配置。

2.2 实操演示：导出ONNX并验证有效性

我们以镜像中自带的轻量级模型yolo26n-pose.pt为例，执行完整导出流程：

# 进入代码目录（确保在ultralytics-8.4.2根目录下） cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2 # 导出为ONNX格式（FP16 + 动态batch + 自动简化） yolo export model=yolo26n-pose.pt format=onnx imgsz=640 half=True dynamic=True

执行成功后，终端会输出类似信息：

Export complete (12.4s) Saved as: /root/workspace/ultralytics-8.4.2/yolo26n-pose.onnx

此时，同目录下会生成yolo26n-pose.onnx文件。但这还不够！必须验证导出结果是否正确：

# 创建 verify_export.py 验证脚本 cat > verify_export.py << 'EOF' from ultralytics import YOLO import torch # 1. 加载原始PT模型并推理（基准） model_pt = YOLO('yolo26n-pose.pt') results_pt = model_pt('ultralytics/assets/zidane.jpg', verbose=False) boxes_pt = results_pt[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 2. 加载导出的ONNX模型并推理 model_onnx = YOLO('yolo26n-pose.onnx') results_onnx = model_onnx('ultralytics/assets/zidane.jpg', verbose=False) boxes_onnx = results_onnx[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 3. 比较关键输出（前5个框的坐标） print("PT模型前5框坐标：", boxes_pt[:5]) print("ONNX模型前5框坐标：", boxes_onnx[:5]) print("坐标最大误差：", np.max(np.abs(boxes_pt[:5] - boxes_onnx[:5]))) EOF python verify_export.py

若输出误差在1e-3量级内（通常为0.000x），说明导出完全成功，数值一致性有保障。

3. 各格式深度解析：选对格式，事半功倍

YOLO26支持7种导出格式，但并非所有都适合你。下面按实用性排序，直击核心：

3.1 ONNX（首推！90%场景首选）

优势：跨平台（Windows/Linux/macOS/Android/iOS）、被所有主流推理引擎支持（ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO、Core ML）、社区生态完善、调试方便
适用场景：Web服务（FastAPI + ONNX Runtime）、移动端（iOS Core ML / Android NNAPI）、私有云部署、模型交换
⚙关键技巧：
- 添加opset=17参数（yolo export ... opset=17）兼容更多算子
- 若需更高性能，导出后用onnxsim进一步简化：pip install onnxsim && python -m onnxsim yolo26n-pose.onnx yolo26n-pose-sim.onnx

3.2 TensorRT Engine（GPU服务器/边缘设备终极选择）

优势：NVIDIA GPU上推理速度最快（比ONNX快2–5倍）、显存占用更低、支持INT8量化
适用场景：高并发视频分析（如安防摄像头流）、Jetson系列边缘盒子、数据中心GPU服务器
⚙关键技巧：
- 必须指定device=0（使用GPU导出）：yolo export model=yolo26n-pose.pt format=engine device=0
- 如需INT8量化，先准备校准数据集，再加参数：int8=True calib_data='path/to/calib/images'

3.3 TorchScript（PyTorch生态无缝衔接）

优势：零依赖部署（无需安装ultralytics）、可直接用torch.jit.load()加载、支持C++调用
适用场景：已有PyTorch服务框架、需要C++集成（如自动驾驶中间件）、离线环境部署
⚙注意：导出后文件较大（含完整PyTorch运行时），且不支持动态shape

3.4 其他格式简明指南

格式	何时选用	注意事项
`openvino`	Intel CPU/NPU设备（如i7、Arc GPU）	需Intel OpenVINO Toolkit，CPU推理性能优异
`coreml`	iOS/macOS原生应用	仅Apple生态，导出后需Xcode签名
`pb`（TensorFlow）	老旧TF1.x系统兼容	已逐步淘汰，新项目不推荐
`torchscript`	见3.3节	—

真实建议：新手从ONNX起步，有GPU加速需求再上TensorRT，其他格式按硬件生态被动选择。

4. 常见问题与解决方案（避坑指南）

导出过程看似简单，但新手常踩以下5个坑。我们按发生频率排序，并给出一行命令级解决方案：

4.1 报错：`ModuleNotFoundError: No module named 'tensorrt'`（导出engine时）

❌ 错误原因：虽然镜像预装了TensorRT，但Python环境未正确链接
一键修复：

conda activate yolo pip install nvidia-tensorrt --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com

4.2 导出ONNX后，推理结果全为0或坐标异常

❌ 错误原因：imgsz参数与训练尺寸不一致，或未开启dynamic=True导致输入尺寸被强制截断
立即检查：

# 查看训练时的imgsz（打开train.py找imgsz参数） grep "imgsz=" train.py # 确保export时imgsz完全一致，且加dynamic yolo export model=yolo26n-pose.pt format=onnx imgsz=640 dynamic=True

4.3 导出速度极慢（卡在“Building engine…”超10分钟）

❌ 错误原因：首次导出TensorRT需编译CUDA kernel，耗时较长（属正常现象）
应对策略：耐心等待首次完成；后续相同配置导出将秒级完成。可加verbose=True观察进度。

4.4 导出的ONNX模型在ONNX Runtime报错`InvalidArgument`（输入shape不匹配）

❌ 错误原因：ONNX模型输入名非标准（如images而非input），或缺少动态axis声明
强制规范：

yolo export model=yolo26n-pose.pt format=onnx imgsz=640 dynamic=True opset=17 # 导出后用Netron工具（https://netron.app）打开检查输入节点名与shape

4.5 想导出带自定义后处理（如添加类别映射、坐标反归一化）的模型？

❌ 原生export不支持修改后处理逻辑
替代方案：导出为TorchScript，再用PyTorch手动包装：

# 1. 先导出TorchScript model = YOLO('yolo26n-pose.pt') model.export(format='torchscript') # 2. 加载并封装后处理 import torch ts_model = torch.jit.load('yolo26n-pose.torchscript') class DeployModel(torch.nn.Module): def __init__(self, model): super().__init__() self.model = model def forward(self, x): pred = self.model(x) # 原始输出 # 在此处插入你的后处理逻辑 return your_postprocess(pred) deploy_model = DeployModel(ts_model) torch.jit.script(deploy_model).save('deploy_model.torchscript')

5. 进阶技巧：批量导出+自动化验证

当你要为多个模型（如yolo26n.pt,yolo26s.pt,yolo26m.pt）导出同一格式时，手动操作效率低下。用这个脚本一键搞定：

# 创建 batch_export.sh cat > batch_export.sh << 'EOF' #!/bin/bash MODELS=("yolo26n-pose.pt" "yolo26s-pose.pt" "yolo26m-pose.pt") FORMAT="onnx" IMGSZ=640 for model in "${MODELS[@]}"; do echo " 正在导出 $model 为 $FORMAT..." yolo export model="$model" format="$FORMAT" imgsz="$IMGSZ" half=True dynamic=True # 自动验证 python -c " from ultralytics import YOLO m = YOLO('$model'); r1 = m('ultralytics/assets/bus.jpg', verbose=False)[0].boxes.xyxy m_onnx = YOLO('${model%.pt}.$FORMAT'); r2 = m_onnx('ultralytics/assets/bus.jpg', verbose=False)[0].boxes.xyxy err = max(abs((r1-r2).flatten())) print(f' $model -> ${model%.pt}.$FORMAT 验证通过，最大误差: {err:.6f}') " done EOF chmod +x batch_export.sh ./batch_export.sh

运行后，自动完成全部模型导出+逐个验证，结果清晰打印，省时省力。