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ONNX-Modifier

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简介:
ONNX-Modifier是一款用于修改和优化ONNX模型的工具,支持模型裁剪、融合及量化等操作,旨在帮助开发者提升AI应用性能。 onnx-modifier(在GitHub上可以找到)的开发动机是为了能够实时预览编辑后的可视化效果,从而更方便、快捷且直观地实现ONNX模型的编辑。所有编辑信息将最终汇总并通过ONNX Python API处理,以生成修改后的ONNX模型文件。 目前支持的操作包括: 1. 删除和恢复节点 2. 增加新节点 3. 修改节点输入输出名称 4. 修改模型输入输出名称 5. 添加新的模型输出节点 6. 修改节点属性值 7. 调整模型的batch size大小 8. 更改模型initializers 通过点击界面上的一个链接(默认为http://127.0.0.1:5000),可以在浏览器中打开onnx-modifier界面。上传需要编辑的ONNX文件后,网络可视化的结构会自动显示出来。

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客服
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  • ONNX-Modifier
    优质
    ONNX-Modifier是一款用于修改和优化ONNX模型的工具,支持模型裁剪、融合及量化等操作,旨在帮助开发者提升AI应用性能。 onnx-modifier(在GitHub上可以找到)的开发动机是为了能够实时预览编辑后的可视化效果,从而更方便、快捷且直观地实现ONNX模型的编辑。所有编辑信息将最终汇总并通过ONNX Python API处理,以生成修改后的ONNX模型文件。 目前支持的操作包括: 1. 删除和恢复节点 2. 增加新节点 3. 修改节点输入输出名称 4. 修改模型输入输出名称 5. 添加新的模型输出节点 6. 修改节点属性值 7. 调整模型的batch size大小 8. 更改模型initializers 通过点击界面上的一个链接(默认为http://127.0.0.1:5000),可以在浏览器中打开onnx-modifier界面。上传需要编辑的ONNX文件后,网络可视化的结构会自动显示出来。
  • YOLOv9-ONNX
    优质
    YOLOv9-ONNX是基于YOLOv9模型的ONNX格式版本,适用于多种平台和框架,提供高效、准确的目标检测能力。 独家提供专业且准确的ONNX导出模型,已包含重参数机制处理,并优化为最精简版本。
  • ONNX-LAB-Master.zip
    优质
    ONNX-LAB-Master 是一个开源项目,提供了用于深度学习模型训练和推理的工具集,基于ONNX格式,助力开发者高效处理机器学习任务。 资源浏览查阅18次。像ONNXModelZoo这样的集合让你很容易找到下一个顶级模型。但是,如果找到的模型不是您想要的,可以继续寻找其他选项。更多信息、下载资源和学习资料可以在相关平台获取。
  • YOLOv9-gelan-ONNX
    优质
    简介:YOLOv9-gelan-ONNX是基于YOLOv9模型优化改进的版本,针对特定需求进行了调整,并转换为ONNX格式以提升部署灵活性和性能。 YOLOv9-gelan 模型截至24/02/25,在业界独家推出,并成为首个真正转出可直接用于部署的ONNX模型。该模型完成了重参数化及参数融合,消除了所有无关节点与参数,确保了最佳的部署效果,可以直接应用于NCNN、OpenVINO和TensorRT等平台,避免了各种“胶水”操作的存在。 如有其他疑问,请随时联系沟通。
  • resnet50-v2-7.ONNX
    优质
    ResNet50-v2-7.ONNX是基于深度残差网络(Residual Networks)架构的一种预训练模型文件,适用于图像分类任务,采用ONNX格式便于跨平台部署。 ResNet50的ONNX文件可以在相关平台上找到或通过转换工具生成。如果您需要使用特定框架加载和运行该模型,请确保安装相应的库支持ONNX格式。此外,在进行模型推理之前,建议检查输入数据的预处理步骤以匹配训练时的要求,这通常包括归一化、调整图像尺寸等操作。
  • yolo-onnx-java-master.zip
    优质
    yolo-onnx-java-master.zip 是一个包含YOLO模型在ONNX格式下Java实现的开源项目文件,适用于计算机视觉任务中的目标检测。 **标题:使用Java调用YOLO与ONNX的集成** 在项目yolo-onnx-java-master.zip里,重点是利用Java语言来实现对YOLO(You Only Look Once)对象检测模型及ONNX(Open Neural Network Exchange)框架的应用。YOLO是一种快速且实时的目标识别算法,而ONNX则是一个开源的标准格式用于机器学习模型的交换和执行。 **描述:** 在Java环境中调用AI模型的方法主要涉及以下几个步骤: 1. **引入依赖**: 你需要确保项目中包含了必要的库如OpenCV(图像处理)以及ONNX-Java库来与ONNX模型进行交互。这些可以通过Maven或Gradle等构建工具添加为项目的依赖项。 2. **加载模型**:使用ONNX-Java库读取和载入预训练的YOLO ONNX模型文件,这一步骤会解析模型结构,并准备好用于预测的数据结构。 3. **数据预处理**: YOLO算法需要特定格式的输入图像。你需要调整图片尺寸并进行归一化等操作来准备这些输入。OpenCV可以用来执行这类任务。 4. **推理执行**:通过Java接口,使用ONNX模型来进行预测,这通常涉及创建包含输入数据的张量,并传递给模型以获取预测结果。 5. **后处理**: YOLO输出的是边界框坐标和类别概率值,需要进一步解析才能得到实际的目标检测信息。例如应用非极大值抑制(NMS)来减少重复目标检测,并将这些坐标转换到原始图像尺寸中。 6. **异常处理**:在模型调用过程中可能会遇到各种错误,比如模型加载失败或输入数据格式不正确等。因此需要有适当的异常处理机制来应对这些问题。 **标签:java** 强调了本项目重点在于使用Java语言实现上述功能。由于其跨平台性和丰富的库支持,Java是进行此类任务的理想选择。在这个名为“yolo-onnx-java-master”的示例中,你可以看到如何将YOLO模型转换为ONNX格式,并在Java应用中调用该模型执行目标检测。 **项目文件结构:** - **README.md**: 项目的说明文档,包括安装指南和使用案例。 - **src/main/java**: Java源代码目录,包含用于加载模型、预处理数据、进行预测以及结果后处理的类。 - **model.onnx**: 预训练好的ONNX格式YOLO模型文件。可以根据需要替换为其他模型。 - **test_images**: 一组测试图片集,可用于验证模型是否正确安装和运行。 通过该项目的学习,你可以了解到如何在Java环境中利用ONNX实现AI模型的部署,并将其集成到企业级应用中去。这对于希望将机器学习功能引入传统编程语言环境中的开发者来说非常有价值。
  • ONNX中的MobileNetV2
    优质
    本篇文章将介绍在ONNX框架下实现的MobileNetV2模型,探讨其优化和部署方法。 Mobilenetv2 onnx是一个基于ONNX格式的深度学习模型,它在移动端设备上具有高效的计算性能和较低的内存占用率。该模型是由Google提出并在后续版本中不断优化的一种轻量级卷积神经网络结构,在计算机视觉任务中有广泛的应用。