整个方案能否导出为onnx格式？

[Kaze816]

首先感谢作者们能够开源这么优秀的网络模型！！！
现有一个问题请教一下，如果想付诸实用，希望模型能导出为onnx格式，不知道有无可能？具体如何操作呀？

PS:先前在学习AnomalyCLIP时，文 / 图两个部分始终没能合在一起，就搞得需要自己动手写后处理，既麻烦，还容易出错。

[caoyunkang]

感谢！理论上可行，但导出onnx格式模型并不在团队计划之中，您可自行探索 👍

[Kaze816]

感谢！理论上可行，但导出onnx格式模型并不在团队计划之中，您可自行探索 👍

你好，我尝试在test.py 中断点，使用torch.onnx.export(model.clip_model, img, "test.onnx")成功导出，只是文件有600M大小，与您提供的pretrained_all.pth文件40M，相去甚远。 尽管验证onnx时也像是正确的，就是耗时有点多，有没有可能把导出的文件搞小一点，以跑得更快些？

[caoyunkang]

你好，我尝试在test.py 中断点，使用torch.onnx.export(model.clip_model, img, "test.onnx")成功导出，只是文件有600M大小，与您提供的pretrained_all.pth文件40M，相去甚远。 尽管验证onnx时也像是正确的，就是耗时有点多，有没有可能把导出的文件搞小一点，以跑得更快些？

您好！这是因为保存的模型只包含额外训练参数，不包含预训练CLIP模型。在您导出onnx模型时，预训练CLIP模型也会随之导出，所以整体模型文件较大。

[Luwill6]

@Kaze816 我也尝试导出作者的onnx模型，但是似乎有不支持的模块，请问您导出时有做额外的结构修改吗

[Kaze816]

@Kaze816 我也尝试导出作者的onnx模型，但是似乎有不支持的模块，请问您导出时有做额外的结构修改吗

我只是简单地把最后一步的推理适当地简化了一下。它这整个方案的对纹理类的比较有效果，但对screw类目标类的，效果欠佳