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    超简单的pyTorch训练->onnx模型->C++ OpenCV DNN推理(附源码地址)

    # 实现方式 1 pyTorch训练数据 2 将pyTorch训练好的数据模型转出为onnx的文件 3 使用C++ OpenCV DNN实现推理 配置环境 操作系统:Windows 11 Home pyTorch...模型 训练完成后,我们来验证测试结果,分输入了4,8,10,15四个值,打印结果如下: 上图中可以看到,预测的结果完全准确,接下来我们就将训练的这个模型导出onnx文件用于OpenCV的推理。...成功后当前目录下会生成一个test.onnx的模型文件,这样pyTorch训练的模型这块就完成了,接下来就是看看如果用OpenCV的DNN进行推理。...C++ OpenCV推理 C++ OpenCV DNN推理这块代码也很简单,主要就是定义了dnn::Net,然后指定到onnx模型文件的目录,使用readNetfromOnnx加载模型文件。...代码中我们输入的为1024,所以预测的结果为2048,完全正确,这样一个最简单的pyTorch训练模型转出onnx,然后用C++ OpenCV推理的Demo就完成了。

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    Pytorch转ONNX详解

    ONNX的转换。...(1)Pytorch转ONNX的意义 一般来说转ONNX只是一个手段,在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换,比如转换到TensorRT上完成部署,或者有的人多加一步,从ONNX先转换到caffe,...因此在转ONNX工作开展之前,首先必须明确目标后端。ONNX只是一个格式,就和json一样。只要你满足一定的规则,都算是合法的,因此单纯从Pytorch转成一个ONNX文件很简单。...Pytorch自带的torch.onnx.export转换得到的ONNX,ONNXRuntime需要的ONNX,TensorRT需要的ONNX都是不同的。...个人认为目前后者更为成熟,这主要是ONNX,Caffe和TensorRT的性质共同决定的 ? 上面的表列了ONNX和Caffe的几点区别,其中最重要的区别就是op的粒度。

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    我们来谈谈ONNX的日常

    前言 为什么要说ONNXONNX又是个什么东西,经常要部署神经网络应用的童鞋们可能会ONNX会比较熟悉,我们可能会在某一任务中将Pytorch或者TensorFlow模型转化为ONNX模型(ONNX...典型的几个线路: Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM TF – onnx – ncnn 等等,ONNX相当于一个翻译的作用,这也是为什么...那ONNX呢,利用Pytorch我们可以将model.pt转化为model.onnx格式的权重,在这里onnx充当一个后缀名称,model.onnx就代表ONNX格式的权重文件,这个权重文件不仅包含了权重值...简单拿netron这个工具来可视化(读取ONNX文件)一下: 如图,ONNX中的一些信息都被可视化展示了出来,例如文件格式ONNX v3,该文件的导出方pytorch 0.4等等,这些信息都保存在ONNX...ONNX的数据格式内容 ONNX中最核心的就是onnx.proto这个文件,这个文件中定义了ONNX这个数据协议的规则和一些其他信息。

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    YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7在TensorRT推理速度比较

    得到onnx格式文件,把这几个onnx文件都copy到安装好的TensorRT的bin目录下面,然后分别执行这几条命令行就可以转换生成engine文件了,命令行如下: trtexec --onnx...=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s_16.engine --fp16trtexec --onnx=yolov6s.onnx --saveEngine=yolov6s_16....engine --fp16trtexec --onnx=yolov7-tiny.onnx --saveEngine=yolov7-tiny_16.engine --fp16trtexec --onnx...Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理

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