ONNX格式的mobileSAM模型

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文件类型：ONNX

简介：
ONNX格式的mobileSAM模型是专为移动设备优化的小型化版本，基于SAM架构，支持通过ONNX运行时在多种平台上高效部署和执行分割任务。将MobileSAM模型导出为ONNX格式可以带来以下优势：跨平台部署： ONNX是一种开放式的跨平台模型表示格式，支持多种深度学习框架。通过将MobileSAM模型导出为ONNX格式，你可以在不同的深度学习框架中加载和运行该模型，从而实现跨平台部署。移动端部署： ONNX格式的模型可以在移动设备上进行部署，包括智能手机、平板电脑等。由于MobileSAM模型本身就是设计用于移动设备的轻量级模型，将其导出为ONNX格式可以更轻松地集成到移动应用程序中。模型优化：导出为ONNX格式后，你可以使用ONNX提供的工具对模型进行优化和微调，以提高其性能和效率。例如，你可以利用ONNX Runtime来运行和推理ONNX格式的模型，并且该工具针对移动设备和嵌入式系统进行了专门优化。模型转换与集成：有时你可能需要将MobileSAM模型与其他模型整合或转换为其他格式。通过首先将其导出为ONNX格式，可以更容易地与其他模型进行结合，并利用ONNX丰富的工具生态系统来进行后续处理及转换操作。

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ONNX格式的mobileSAM模型

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ONNX格式的mobileSAM模型是专为移动设备优化的小型化版本，基于SAM架构，支持通过ONNX运行时在多种平台上高效部署和执行分割任务。将MobileSAM模型导出为ONNX格式可以带来以下优势：跨平台部署： ONNX是一种开放式的跨平台模型表示格式，支持多种深度学习框架。通过将MobileSAM模型导出为ONNX格式，你可以在不同的深度学习框架中加载和运行该模型，从而实现跨平台部署。移动端部署： ONNX格式的模型可以在移动设备上进行部署，包括智能手机、平板电脑等。由于MobileSAM模型本身就是设计用于移动设备的轻量级模型，将其导出为ONNX格式可以更轻松地集成到移动应用程序中。模型优化：导出为ONNX格式后，你可以使用ONNX提供的工具对模型进行优化和微调，以提高其性能和效率。例如，你可以利用ONNX Runtime来运行和推理ONNX格式的模型，并且该工具针对移动设备和嵌入式系统进行了专门优化。模型转换与集成：有时你可能需要将MobileSAM模型与其他模型整合或转换为其他格式。通过首先将其导出为ONNX格式，可以更容易地与其他模型进行结合，并利用ONNX丰富的工具生态系统来进行后续处理及转换操作。

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。

onnx 格式的 rembg 库 U2NET 模型文件

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这是一段使用ONNX格式的U2NET模型文件，用于rembg库中实现背景去除功能。通过该模型，可以高效地从图像或视频中移除背景，适用于多种应用场景。下载并解压模型文件后，将这些 ONNX 模型文件复制到用户目录下的 `.u2net` 文件夹中即可。涉及的模型包括：u2net.onnx、u2net_cloth_seg.onnx、u2net_human_seg.onnx 和 u2netp.onnx。

ONNX2Keras：将ONNX模型图转为Keras模型格式

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ONNX2Keras是一款工具，能够高效地将ONNX模型转换成Keras支持的模型格式，助力深度学习领域的研究者和开发者便捷使用不同框架训练的模型。 ONNX至Keras深度神经网络转换器使用onnx2keras库实现。该工具需要TensorFlow 2.0环境。函数定义如下： ``` onnx_to_keras(onnx_model, input_names, input_shapes=None, name_policy=None, verbose=True, change_ordering=False) -> {Keras model} ``` 参数包括： - onnx_model：要转换的ONNX模型。 - input_names：包含图形输入名称的列表。 - input_shapes（可选）：覆盖输入形状（实验性功能）。 - name_policy（可选）：设置为`name_policy`, `short` 或 `default`，用于控制图层名称生成策略（实验性功能）。 - verbose (默认为True) ：是否启用详细输出信息。 - change_ordering: 是否将数据排序方式更改为HWC模式以适应特定需求（实验性功能）。使用示例： ``` import onnx from onnx2 import * ```

ONNXMLTools：支持将模型转换为ONNX格式

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ONNXMLTools是一款强大的工具包，它能够便捷地将机器学习模型转换成开放神经网络交换（ONNX）格式，助力开发者优化和部署AI应用。 ONNXMLTools使您能够将模型从不同的机器学习工具包转换为特定格式。当前支持以下工具包：Tensorflow、scikit-learn、苹果酷睿ML、Spark ML（实验性）、LightGBM 的libsvm 以及 XGBoost 和水猫助推器。Pytorch具有内置的ONNX导出器，请查看相关文档。您可以使用pip命令安装最新版本的ONNXMLTools，例如： ``` pip install onnxmltools ``` 或者从源代码进行安装： ``` pip install git+https://github.com/microsoft/onnxconverter.git ```

将Yolov5模型转化为ONNX和NCNN格式

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本文介绍了如何将流行的YOLOv5目标检测模型转换为ONNX和NCNN两种不同框架下的模型格式，便于跨平台部署与应用。将yolov5模型转换为onnx格式的模型以及NCNN模型的过程可以进行优化和调整以适应不同的应用场景需求。在完成这一转化后，这些模型可以在多种设备上高效运行，特别是在资源受限的环境中表现突出。此过程涉及使用特定工具或库来确保转换后的模型能够保持原有的准确性和性能水平。

sherpa-onnx的流式ASR模型

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Sherpa-onnx的流式ASR模型是一款高效的语音识别工具，采用ONNX格式，支持实时语音转文本功能，适用于各种语言环境。 sherpa-onnx流式ASR模型是一种先进的语音识别技术，它结合了深度学习模型Sherpa与ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，实现了高效且轻量级的语音到文本转换功能。该模型特别支持实时处理能力，能够在不等待整个音频文件结束的情况下输出识别结果，这对于需要即时反馈的应用场景（如智能助手、实时翻译等）至关重要。此模型采用zipformer架构，这是一种专为流式语音识别设计的端到端神经网络结构，在低延迟下提供高效的性能。zipformer旨在优化计算效率并减少内存使用量，同时保持高准确度，非常适合资源受限设备的应用场景，例如智能手机和嵌入式系统等。该模型支持中英文双语处理能力，在全球化背景下显得尤为重要，能够适应多种语言环境下的语音识别需求。发布日期为2023年2月20日的sherpa-onnx流式ASR模型利用了最新的研究成果来提高性能水平。用户可以访问官方网站下载这一模型，并通过提供的压缩包安装使用。由于其采用ONNX格式提供，该模型具有广泛的兼容性，在支持此框架的各种平台上均可运行，为用户提供极大便利的同时简化跨平台适配工作并方便后续升级和维护操作。 sherpa-onnx流式ASR代表了语音识别技术的重要发展成果，它将深度学习、实时处理能力和多平台适应能力完美结合在一起。这种模型非常适合集成到需要即时语音功能的应用程序中，比如智能客服系统、车载助手以及会议翻译工具等。

预训练最新模型集合的ONNX格式及源码

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本项目汇集了众多深度学习框架中最新预训练模型的ONNX格式文件及其原始代码，便于研究和开发使用。 ONNX模型动物园是一种开放标准格式，用于表示机器学习模型，并得到了许多合作伙伴的支持。这些合作伙伴已在多个框架和工具中实现了该功能。ONNX模型动物园由社区成员提供的预训练的最新ONNX格式模型组成，每个模型都包括进行训练并根据训练后的模型进行推断所需的资源。这些笔记本是用Python编写的，包含了指向训练数据集的链接以及对描述模型架构的原始论文的引用。我们已经标准化了存储ONNX模型文件的方式。要下载ONNX模型，请导航到相应的Github页面，并点击右上角的Download按钮以开始下载过程。

PaddleOcr预训练模型文件转换为ONNX格式（paddleocr2onnx.zip）

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PaddleOCR预训练模型转换工具，可将PaddleOCR项目中的模型文件便捷地转换为ONNX格式，便于在多种平台上部署和使用。在深度学习与计算机视觉领域里，模型转换是一项关键技术，它使开发者能够将一个框架的模型迁移到另一个框架上，在不同的平台和设备间部署使用。PaddlePaddle是百度开发的一个深度学习平台；而PaddleOcr则是基于该平台创建的一款光学字符识别工具包。ONNX（开放神经网络交换）是一种通用格式，用于表示各种机器学习模型，并支持它们在不同框架间的转换与互操作。 “paddleocr2onnx.zip”这个压缩文件包含了将PaddleOcr预训练模型转化为ONNX格式所需的脚本和相关文件。“paddleocr2onnx-master”指示了该转换工具的源代码库，通常包括核心转换程序、依赖项以及使用说明文档。此转换器的主要功能涵盖以下几点： 1. 读取并解析PaddlePaddle预训练模型。 2. 将特定于PaddlePaddle的操作和网络结构重新构建为ONNX支持的形式。 3. 转换参数，并保存结果到新的ONNX格式文件中。 4. 提供用于验证转换后模型准确性的测试脚本。在执行转换时，开发者需要考虑的因素包括： - 兼容性：确保转化后的模型能够在目标平台上顺利运行； - 精度损失：关注由于数据格式差异导致的可能精度下降问题； - 运行效率：保证新模型具备与原生版本相仿或更高的性能表现。此外，在进行转换时，通常需要依赖特定工具库。例如，将PaddleOcr模型转为ONNX需要用到PaddlePaddle提供的导出功能，并且要遵循ONNX的规范来完成算子映射和结构重建工作。这要求开发者对两个框架及其内部机制有深入理解。总之，从PaddleOcr预训练模型转换到ONNX格式涉及深度学习平台、模型迁移技术、神经网络架构知识以及编程实现等多个方面。这一过程旨在打破不同框架之间的壁垒，使模型能够在更广泛的环境中部署和运行，从而最大化其在图像识别与文档处理等领域的应用价值。