ONNXToCaffe: 从PyTorch到ONNX再到Caffe，或其它深度学习框架...

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本文介绍了如何将基于PyTorch开发的模型转换为ONNX格式，并进一步转化为Caffe及其他深度学习框架可以使用的模型。这一过程简化了跨平台部署机器学习模型的过程。代码主要来自两个GitHub项目：MTlab的onnx2caffe和另一个用户的onnx2caffe。感谢他们的贡献。将ONNX模型转换为Caffe模型涉及将ONNX操作转化为Caffe层，这不仅包括上述项目的贡献，还包括许多其他修改过的Caffe分支（如ssd-caffe）。需要注意的是，此工具仅支持ONNX opset_version=9版本的转换工作。通过使用这个工具，可以实现从PyTorch到Caffe模型的转换。同样地，也可以将TensorFlow模型转化为用于推理任务的Caffe格式。为了使用该工具进行转换操作，你需要安装一些依赖项：caffe（支持Python）和可选的pytorch（如果要直接处理ONNX文件）。此外，请确保你已经设置了protobuf运行环境以支持相关的功能。

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ONNXToCaffe: 从PyTorch到ONNX再到Caffe，或其它深度学习框架...

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本文介绍了如何将基于PyTorch开发的模型转换为ONNX格式，并进一步转化为Caffe及其他深度学习框架可以使用的模型。这一过程简化了跨平台部署机器学习模型的过程。代码主要来自两个GitHub项目：MTlab的onnx2caffe和另一个用户的onnx2caffe。感谢他们的贡献。将ONNX模型转换为Caffe模型涉及将ONNX操作转化为Caffe层，这不仅包括上述项目的贡献，还包括许多其他修改过的Caffe分支（如ssd-caffe）。需要注意的是，此工具仅支持ONNX opset_version=9版本的转换工作。通过使用这个工具，可以实现从PyTorch到Caffe模型的转换。同样地，也可以将TensorFlow模型转化为用于推理任务的Caffe格式。为了使用该工具进行转换操作，你需要安装一些依赖项：caffe（支持Python）和可选的pytorch（如果要直接处理ONNX文件）。此外，请确保你已经设置了protobuf运行环境以支持相关的功能。

深度学习模型转换详解（PyTorch到ONNX再到NCNN）

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本文详细介绍如何将基于PyTorch框架构建的深度学习模型转换为ONNX格式，并进一步优化至NCNN引擎的过程与技巧。深度学习之模型转换（PyTorch到ONNX再到NCNN），适用于使用深度学习框架NCNN进行嵌入式移动端的模型部署。

Yolov5_for_RKNN:从PyTorch到ONNX再到RKNN的YOLOv5

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简介：该项目提供了一个将YOLOv5模型从PyTorch框架转换为RKNN（Rockchip神经网络编译器）所需的步骤和代码，包括中间使用ONNX格式。适合需要在RK3399等Rockchip平台上部署的开发者。环境要求：Python版本 >= 3.6 模型训练： ``` python3 train.py ``` 模型导出： ``` python3 models/export.py --weights xxx.pt ``` 转换RKNN: ``` python3 onnx_to_rknn.py ``` 模型推理： ``` python3 rknn_detect_yolov5.py ``` 注意事项：如果训练尺寸不是640，那么锚点（anchors）会自动聚类重新生成。生成的结果在训练时会在控制台打印出来，或者可以通过动态查看torch模型类属性获取。若使用的锚点不匹配，则会出现问题。建议：当训练尺寸为非640大小时，在开始训练前先通过聚类得到新的锚点，并将这些新锚点写入到模型配置文件中后再进行训练。这样可以避免在RKNN平台上预测不准的问题出现。另外，记得在启动训练参数时加入 `--noautoanchor` 选项以确保手动设置的锚点被正确使用。

Yolov5：从PyTorch到ONNX再到CoreML和TFLite

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本文介绍了如何将基于PyTorch的YOLOv5模型转换为ONNX格式，并进一步优化为适用于iOS设备的CoreML以及Android设备的TFLite模型。该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了在匿名客户数据集上数千小时培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。使用风险自负。 GPU速度是在V100 GPU上以批处理大小为32的情况下测量的，针对超过5000张COCO val2017图像进行端到端时间测试，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。更新历史： - 2021年1月5日：引入nn.SiLU()激活函数，并进行了记录。 - 2020年8月13日：采用nn.Hardswish()激活，支持自动下载数据和原生AMP功能。 - 2020年7月23日：优化了模型定义、训练过程以及mAP性能。 - 2020年6月22日：更新包括新的刀头设计、减少参数数量及提升速度与mAP值。 - 2020年6月19日：作为新默认设置，用于较小的检查点和更快推断。预训练模型： | 模型 | 尺寸 | AP VAL | AP测试 | AP50 | V100速度（FPS） | | ---- | ---- | ------ | ----- | ---- | -------------- | | 玻璃纤维640 | - |- |- |- | 参数数量： - 玻璃纤维：36.8 注意，此表格仅展示了部分信息，并未列出所有预训练模型及其详细性能数据。

Yolov3在PyTorch中从ONNX到CoreML再到TFLite

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本文介绍了如何使用PyTorch将YOLOv3模型通过ONNX格式转换为CoreML和TFLite格式的过程和技术细节。通知：存储库现在分为两个分支： - 主分支（推荐）：与所有模型和方法向前兼容。 ``` $ git clone https://github.com/ultralytics/yolov3 # master branch (default) ``` - 存档分支：向后兼容原始 .cfg 模型，不再维护。 ``` $ git clone -b archive https://github.com/ultralytics/yolov3 # archive branch ``` GPU速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS。数据来自EfficientDet（批量大小为8）。以下是预训练检查站模型的相关信息： - AP VAL: 43.3 - AP 测试：43.3 - AP 50：63.0 - GPU 时间：4.8 毫秒 - 参数量：208M，156.4B 跳板 - AP VAL: 44.3 - AP 测试：44.3 - AP 50：64.6 - GPU 时间：4.9 毫秒 - 参数量：204M，157B

深度学习中的Caffe框架

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Caffe是一款由伯克利人工智能研究室开发的深度学习框架，尤其擅长处理计算机视觉领域的问题。它以其简洁的设计、高效的执行以及灵活的操作著称，在学术界和工业界都获得了广泛应用。深度学习中的Caffe框架是一种流行的机器学习库，它以简洁的代码结构、高效的计算能力和灵活的操作著称。这个框架特别适合于进行快速原型设计以及研究实验，在视觉识别领域尤其受到欢迎。使用Caffe可以方便地处理大规模图像数据集，并且能够实现多种神经网络模型的设计和训练。对于初学者来说，掌握Caffe不仅可以帮助他们理解深度学习的基本原理和技术细节，还能为他们在实际项目中应用这些技术打下坚实的基础。通过实践操作，用户能更好地体会到该框架的优点及其在解决复杂问题时的强大功能。

PyTorch深度学习框架实战

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《PyTorch深度学习框架实战》是一本深入介绍如何使用PyTorch进行深度学习开发与实践的技术书籍，适合希望利用该框架进行机器学习项目开发的研究人员和工程师。购买课程后，请添加小助手微信回复【唐宇迪】以加入学习群并获取唐宇迪老师的答疑服务。本课程《深度学习框架-PyTorch实战》旨在帮助学员快速掌握PyTorch的核心模块使用方法及项目应用实例，使大家能够熟练地运用该框架进行开发工作。所有授课内容均从实践出发，基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典案例进行详细讲解，并通过逐行代码解析的方式解释每一步操作的意义与效果。课程风格通俗易懂，同时提供全部课件以供学习使用。

从Caffe到PyTorch模型转换的代码

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本项目提供了一套详细的教程和代码示例，用于指导开发者如何将基于Caffe框架开发的深度学习模型迁移到PyTorch平台，助力研究者便捷地利用PyTorch丰富的功能进行高效实验。具体的使用方法可以参考这篇博客文章。

从Caffe到PyTorch：模型转换工具caffemodel2pytorch

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caffemodel2pytorch是一款专为深度学习开发者设计的高效模型转换工具，它能够轻松实现将基于Caffe框架训练得到的caffemodel文件迁移到PyTorch环境下的操作，极大地方便了科研人员和工程师在不同深度学习平台间的切换与资源共享。此转换器可用于将 Caffe 代码和层移植到 PyTorch。其主要特性包括： - 将 caffemodel 的权重转储为 hdf5、npy、pt 和 json 格式。 - 加载 Caffe 模型并从 PyTorch 使用它们进行模拟。 - 提供类似于 PyCaffe API，以允许平滑移植使用 Caffe 编写的代码（例如在训练和评估中将后端更改为脚本）：网络、Blob、SGDSolver 等。 - 包装 Caffe 的 Python 层（参见 OICR 示例）。 - 提供 PyTorch 中 ROI 池化的示例，无需手动编译 CUDA 代码（参见 OICR 示例）。目前层支持还不完全。它已知支持以下 Caffe 层： - 卷积：包括 num_output、kernel_size、stride、pad 和 dilation 参数；常数和高斯权重/偏置填充。 - 内部产品：num_output 参数，提供常数和高斯权重/偏置初始化选项。 - 最大池化与平均池化。

从PyTorch到ONNX和TorchScript的转换方法

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本篇文章详细介绍了如何将使用PyTorch开发的模型转换为ONNX和TorchScript格式的方法及应用场景，帮助开发者实现跨平台部署。本段落主要介绍了如何将Pytorch模型转换为ONNX或TorchScript格式，并提供了有价值的参考内容。希望能对大家有所帮助，请跟随我们一起详细了解吧。