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利用C++和ONNX Runtime/OpenCV执行ONNX模型的推理（含代码）

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简介：
本文提供了一个使用C++结合ONNX Runtime和OpenCV进行ONNX模型推理的实用教程及完整代码示例，帮助开发者轻松实现模型部署。 使用C++结合onnxruntime和opencv库对ONNX模型进行推理（附代码）。

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  • 利用C++和ONNX Runtime/OpenCV执行ONNX模型的推理（含代码）
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    本文提供了一个使用C++结合ONNX Runtime和OpenCV进行ONNX模型推理的实用教程及完整代码示例，帮助开发者轻松实现模型部署。 使用C++结合onnxruntime和opencv库对ONNX模型进行推理（附代码）。
     
  • 用C++和ONNX Runtime将PyTorch模型转换为ONNX并进行推理
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    本教程详细介绍如何使用C++和ONNX Runtime将训练好的PyTorch模型导出为ONNX格式，并在C++环境中进行高效的推理操作。 使用PyTorch将模型转换为ONNX格式，并通过C++的onnxruntime进行推理加载。
     
  • C++中使用OpenCV和ONNX进行推理
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    本项目展示了如何在C++环境中结合OpenCV与ONNX Runtime实现图像处理任务中的模型推理，适用于需要高性能计算的应用场景。 opencv tensorflow c++ pb infer opencv onnx c++ infer opencv onnx c++ infer
     
  • yolov5.zip: 使用C++进行Yolov5 ONNX模型推理
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    简介：本文提供了一个使用C++实现的YOLOv5 ONNX模型推理项目，代码位于yolov5.zip文件中，适用于需要高性能推理的应用场景。 如何将yolov5的pytorch模型转换为onnx，并使用python, c++ 和 java进行推理。
     
  • ONNX-ML-Demo：展示如何用ONNX做模型推理
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    简介：ONNX-ML-Demo 是一个演示项目，展示了如何使用 ONNX（开放神经网络交换）框架进行机器学习模型的推理过程。 使用ONNX-ML演示火车综合数据训练模型：通过运行`python3 train/train.py`命令，可以在models目录中生成模型文件。进行推理时，则从models目录加载该模型，并对综合数据执行推断操作：运行`python3 train/infer.py`。 利用ONNXRuntime转换并运行scikit学习模型的推理： - 对于标度器（Scaler）模型，通过命令 `python3 converter/convert_basic.py models/scaler.pkl models/scaler.onnx` - 对于分类器（Classifier）模型，则使用命令 `python3 converter/convert_basic.py models/clf.pkl models/clf.onnx` 此外，在没有ZipMap运算符的情况下转换RandomForestClassifier模型：运行`python3 converter/convert_basic.py models/clf.pkl models`。
     
  • 使用VS2019 C++进行PyTorch导出的YoloV5 ONNX模型推理源码
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    本项目提供在Visual Studio 2019环境下使用C++实现PyTorch导出的YOLOv5 ONNX模型推理的完整源代码，适用于Windows平台开发者。 本代码基于从yolov5导出的onnx模型，并通过C++进行部署。 该代码是可以运行的，但需根据自己的安装路径调整项目目录中的包含目录； 在属性列表中包含了opencv目录，请按实际下载路径修改； 还需配置onnxruntime路径，具体步骤可以参考已上传到博客的相关教程； 如调试时遇到问题，建议先查阅我的这篇博客：Pytorch导出yolov5 onnx模型用vs2019 C++推理保姆级教程。
     
  • Yolov5-Onnx-Tensorrt: 如何用TensorRT执行Yolov5模型
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    简介：本项目介绍如何将YOLOv5模型转换为ONNX格式，并利用TensorRT进行优化和加速推理过程，适用于需要高性能计算的应用场景。 yolov5-onnx-张量此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。Pytorch 实现是将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt 的 yolov5 模型，以便在 Jetson AGX Xavier 上运行。支持推断图像和同时推断多幅图像。要求请使用 torch>=1.6.0、onnx==1.8.0 以及 TensorRT 7.0.0.11 运行代码。 代码结构如下： - networks：网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── utils ├── models └── demo ├── demo.py ├── demo_batch.py ├── Processor.py └── Processor_Batch.py
     
  • 基于OpenCV DNN和ONNX Runtime的YOLOv7部署（含源码、训练模型及文档，支持C++与Python）
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    本项目提供基于OpenCV DNN和ONNX Runtime的YOLOv7深度学习目标检测模型部署方案，包含详尽的源代码、预训练模型以及使用指南，兼容C++和Python环境。 YOLOv7是一种高效且准确的目标检测模型，在计算机视觉领域得到广泛应用。该模型的部署使用了OpenCV的DNN模块以及ONNXRuntime。 OpenCV是一个开源库，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。其DNN模块支持深度学习模型的应用，并能加载预训练模型进行推理工作。 ONNX是一种开放格式，用于表示各种机器学习模型，并促进不同框架之间的模型交换。而微软开发的ONNXRuntime则是一款高性能的推理引擎，能够在多种平台上运行ONNX模型并优化资源利用效率和预测速度。 本项目提供了基于YOLOv7的C++及Python两种版本部署代码。C++语言因其高效的性能特点常用于开发系统级应用；同时Python由于其简洁语法与丰富库支持，在数据科学和机器学习领域广受欢迎，两者结合满足了高性能需求的同时也保证了易用性。 在C++版中实现了参数化编程，允许用户灵活调整模型参数（如输入尺寸、阈值等），无需修改核心代码。该版本的代码结构清晰且注释详尽，方便理解和维护；对于计算机科学、电子信息工程或数学专业的学生来说，此项目不仅适合作为课程设计或毕业设计实践内容，也能帮助他们深入理解目标检测模型实现过程及深度学习模型部署。 Python版则注重配置灵活性与可读性。其简洁的语法和丰富的库支持使得调整参数和测试变得更加简单快捷，适合快速原型验证实验；同时可能还利用了NumPy、PIL等处理图像数据以及TensorFlow、PyTorch进行模型转换。 项目中的训练模型可能是基于原始YOLOv7模型针对特定数据集重新训练获得。这些数据集中通常包含标注好的图片及目标类别和边界框信息，整个训练过程包括初始化模型参数、迭代优化损失函数计算等多个步骤。 总而言之，该项目为学习与应用YOLOv7提供了一个完整的生态系统，涵盖了源代码、预训练模型、说明文档以及相关数据集等资源。无论是理论理解还是实际部署经验的积累，都能从中受益；通过此项目可以掌握如何利用OpenCV DNN模块和ONNXRuntime将预先训练好的YOLOv7模型集成进C++或Python程序中实现高效目标检测功能。
     
  • InsightFace-ArcFace ONNX推理代码与Partial-Fc-Glint360k-R50模型
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    本项目提供InsightFace架构下的ArcFace模型ONNX推理代码，并集成Partial FC训练策略及Glint360k数据集预训练的ResNet50权重，适用于人脸识别和特征提取任务。 标题中的“insightface-arcface onnx 推理代码和模型 partial-fc-glint360k-r50”指的是一个基于InsightFace框架的面部识别模型，该模型采用了ArcFace算法，并且已经被转换为ONNX格式。ArcFace是一种在人脸识别领域广泛应用的损失函数，其设计目的是为了更好地学习人脸特征向量，提高识别准确性。partial-fc可能指部分全连接层优化策略，用于减少计算和内存占用；glint360k通常指的是包含360,000个不同个体的人脸图像的数据集；r50代表ResNet-50网络结构。 描述中的“insightface_arcface onnx 推理代码和模型 partial_fc_glint360k_r50”进一步确认了这是一个用于ONNX推理的InsightFace ArcFace模型，包含部分全连接层优化版本，并适用于glint360k数据集训练的ResNet-50结构。 标签“软件插件”表明这是一款与软件相关的资源，可能是一个运行或集成到其他软件中的库或插件。压缩包内包括一个名为`partial_fc_glint360k_r50.onnx`的ONNX模型文件，它经过优化后可以被各种支持ONNX的语言和平台（如Python、C++、Java等）用于推理任务；另一个文件是`insightface_onnx_feature.py`，很可能是一个使用该ONNX模型进行人脸特征提取或识别的Python脚本。 在这个系统中，用户需要一个包含人脸图像的数据集。通过运行`insightface_onnx_feature.py`脚本可以加载并执行优化后的ONNX模型，并对输入的人脸图片做预处理（如调整尺寸、归一化等）。接着，该模型会计算出每个输入人脸的特征向量；这些特征向量可用于比较不同人脸之间的相似性，在人脸识别系统中通过计算两个特征向量间的余弦相似度来判断两张图像是否属于同一人。 在实际应用中，InsightFace ArcFace模型的优势在于其高精度和良好的泛化能力。ONNX格式使得该模型能够在不同的平台上部署而无需重新训练，从而提高了开发效率与灵活性。然而为了正确运行这个模型，开发者需要掌握如何处理ONNX模型以及使用相关工具（如图像处理库OpenCV或深度学习框架PyTorch、TensorFlow）；此外还需要注意性能优化以满足实时应用的需求。
     
  • 毕业设计代码：基于YOLOv11的ONNX模型部署（使用OpenCV进行图像循环推理）
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    本项目采用先进的YOLOv11算法并将其转换为ONNX格式，利用OpenCV实现在Python环境下的高效图像处理和实时推理。通过构建稳定的代码框架，实现了对复杂场景中目标的快速准确识别与跟踪，展示出在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。 在当今的深度学习与计算机视觉领域中，目标检测技术正扮演着越来越重要的角色，在众多目标检测算法中，YOLO（You Only Look Once）系列以其快速准确的特点被广泛应用。本段落探讨了基于YOLOv11模型的ONNX推理模型部署问题，并结合OpenCV进行图像数据获取和处理，使得该模型能够在个人电脑端或嵌入式平台上运行。 YOLOv11作为YOLO系列算法中的一个版本，继承了YOLO一贯快速准确的优势，同时在性能上有了进一步提升。其核心思想是将目标检测任务转化为单个回归问题，在图像中直接预测边界框和类别概率，实现端到端的检测。相较于以往版本，YOLOv11在网络结构上进行了改进，引入新的特征提取层以增强特征学习能力，并提高检测精度。 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，由微软、Facebook等合作伙伴共同开发，允许不同深度学习框架间模型导入和导出，在各种平台和设备部署时提供便利。将YOLOv11模型转化为ONNX格式意味着可以利用ONNX生态系统在各类硬件平台上进行部署，并且无需依赖特定的深度学习框架。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉与机器学习库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，在图像识别、视频分析等领域广泛应用。通过OpenCV可以从摄像头或视频文件中实时获取图像数据并对其进行预处理如缩放、归一化等操作，为模型推理做好准备。 在本代码实现过程中，首先需要将训练好的YOLOv11模型转换成ONNX格式，这可以通过PyTorch等深度学习框架提供的工具完成。然后，在代码中导入ONNX模型，并使用OpenCV库获取实时图像数据。通过循环不断从摄像头或视频文件获取图像并进行预处理后输入到ONNX模型中推理出结果，并将输出的检测结果显示在原始图像上，从而实现目标检测。 对于PC端和嵌入式平台部署而言，YOLOv11+ONNX+OpenCV组合具有明显优势。一方面，轻量级设计保证了YOLOv11快速运行；另一方面，ONNX格式模型具备良好移植性和兼容性，在多种硬件上灵活部署成为可能。而OpenCV的存在则降低了图像处理难度，使得整个目标检测过程更加高效顺畅。 本代码核心价值在于展示了如何将先进目标检测模型应用到实际场景中，并提供了一种方法论和可行解决方案。通过该代码的部署与使用，开发者可以在各种环境下快速搭建起高效准确的目标检测系统，在需要实时图像处理场合如安防监控、自动驾驶等尤其适用。