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从旨在最大化C…一行命令即可完成模型格式转换,了解每种格式的设计逻辑才能在实际部署中做出最佳选择。YOLO模型在训练完成后,我们通常会将其从PyTorch格式导出为多种不同格式。这些格式不仅代表着不同的文件扩展名,更代表着为不同硬件平台和部署场景量身定做的优化策略。从旨在最大化CPU性能的ONNX格式,到为NVIDIA GPU极致优化的TensorRT格式,再到为移动设备轻量化设计的CoreML格式,每一种导出格式都蕴含着特定的设计理念。主流YOLO导出格式深度解析Ultralytics YOLO26支持超过15种导出格式,但根据应用场景、硬件支持和性能特性,可以将其分为几大类别:格式类别主要格式设计机构/社区核心目的典型加速比主要硬件支持跨平台标准/