ONNX-ML-Demo：展示如何用ONNX做模型推理-ITADN社区

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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`。

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

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。

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。

Python ONNX 推理YOLOv10

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本项目利用Python结合ONNX框架，实现对YOLOv10模型的高效推理过程，适用于多种目标检测应用场景。 Python ONNX推理YOLOv10是计算机视觉领域常见的任务之一，涉及深度学习模型的部署与预测。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，而YOLOv10可能是其系列版本中的一个自定义或实验性实现，尽管实际中可能没有正式发布的“v10”版。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的标准格式，用于不同框架之间的模型共享和转换。在Python环境下使用ONNX库加载并运行ONNX模型进行推理时，需要了解以下关键步骤： 1. **导入ONNX模型**：首先安装`onnx`库，并通过命令 `pip install onnx` 安装。然后可以利用 `onnx.load()` 函数来读取 `.onnx` 文件。 2. **预处理图像**：在进行推理前，需要对输入的图片（如 `bus.jpg`）执行一系列预处理操作，包括调整尺寸和归一化等步骤以符合YOLO模型的要求。通常要求固定大小的输入，并将像素值缩放至0到1之间。 3. **运行推理过程**：通过使用`onnxruntime`库进行实际推断，该库可以通过命令 `pip install onnxruntime` 安装。创建一个 `onnxruntime.InferenceSession` 实例并调用其方法执行模型的预测任务。 4. **理解YOLOv10架构**：尽管具体的细节可能有所不同，但了解YOLOv10的具体网络结构对于正确解读输出结果非常重要，这包括额外卷积层、不同的锚点策略或新的损失函数等改进措施。 5. **后处理步骤**：模型的预测输出通常是边界框的位置和置信度信息。需要将这些数据转换为易于理解的形式，并应用非极大值抑制（NMS）来减少重叠检测结果的影响。 6. **性能优化建议**：ONNXRuntime支持GPU加速，可以显著提升推理速度。确保正确安装了CUDA和CuDNN库并在创建会话时指定硬件提供商以充分利用这些资源。 7. **示例脚本分析**：`onnxyolov10.py`脚本可能包含了执行模型加载、预处理图像、运行推断以及后处理结果的代码实现。通过阅读此文件，可以深入了解整个推理流程的具体步骤和细节。 8. **调试与验证方法**：在使用ONNX进行推理时，建议将输出与原框架（如TensorFlow或PyTorch）的结果对比以确认模型转换无误，并利用可视化工具检查模型结构帮助理解和解决问题。综上所述，Python ONNX推理YOLOv10涉及了从导入模型、预处理图像到执行推断和后处理结果的多个步骤。掌握这些知识对于有效部署并使用深度学习进行目标检测至关重要。

使用keras-onnx将tf.keras Keras模型转为ONNX格式

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本文介绍了如何利用Keras-Onnx库将基于TF.Keras框架开发的深度学习模型转换成ONNX格式，便于跨平台部署和应用。 Keras2onnx模型转换器使用户可以将Keras模型转换为ONNX格式。最初，该转换器是在一个项目中开发的，后来为了支持更多种类的Keras模型并简化多个转换器之间的协作，其开发工作移至一个新的平台。目前大多数常见的Keras层都已经得到支持进行转换。 Windows机器学习（WinML）用户可以使用特定工具将其调用包装在keras2onnx上以实现从Keras到ONNX格式的模型转换过程。如果要利用keras2onnx进行操作，请参考相关文档，识别相应的ONNX操作集编号。此外，需要注意的是，该库已经在TensorFlow环境中进行了测试和验证。

PyTorch模型转换为ONNX模型示例

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本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将流行的深度学习框架PyTorch中的模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式。通过一系列步骤和代码实例，读者可以轻松掌握这一过程，并了解为何在机器学习项目中采用ONNX作为跨平台的标准化接口的重要性。今天为大家分享一篇关于如何将Pytorch模型转换为ONNX模型的文章。该文章具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落来了解详细内容吧。

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。

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ONNX-ML-Demo：展示如何用ONNX做模型推理

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