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python使用onnx模型進(jìn)行推理

2年前作者：深度物聯(lián)網(wǎng)分類：Toy博客閱讀(17)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了python使用onnx模型進(jìn)行推理。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

重點(diǎn)(本質(zhì)結(jié)構(gòu)重參數(shù)化)

我們可以看到基于YoloV7訓(xùn)練的cfg有兩種yaml文件，一個(gè)是training文件夾，一個(gè)是deploy文件夾，這兩種文件夾有啥不一樣呢？？？

大家可以看下下面別人的issuse，，記住這個(gè)很關(guān)鍵，就是你選擇哪個(gè)yaml訓(xùn)練對(duì)你后面導(dǎo)出的onnx是很關(guān)鍵的，后面我們會(huì)說到。

1、training中的yaml文件最后是采用IDetect，而deploy中的yaml文件采用的是Detect

2、IDetect是在最后一個(gè)C5結(jié)構(gòu)輸出增加一個(gè)add操作，之后在進(jìn)行conv,然后在mul操作，而Detect則是和v5一樣的操作，沒有add mul。

3、一句話：deploy模型中自帶后處理和nms(非極大值抑制)，不需要自己在編寫，強(qiáng)烈建議使用deploy進(jìn)行訓(xùn)練，以下教程根據(jù)deploy配置文件進(jìn)行編寫

4、否則會(huì)報(bào)錯(cuò)：too many values to unpack (expected 7)，則是因?yàn)槟Ｐ洼敵霾皇牵?code>float32[Concatoutput_dim_0,7]，而是 float32[1,25200,85]，需要自己編寫后處理，也可以去yolov5代碼中復(fù)制：

5、類似paddlepaddle框架中也有配置如下圖，需要yolov5，onnx預(yù)處理和后處理代碼的私信我
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-650451.html

到了這里，關(guān)于python使用onnx模型進(jìn)行推理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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onnx模型轉(zhuǎn)engine并進(jìn)行推理全過程解析
深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練好以后，下一步就是部署到不同的設(shè)備進(jìn)行測(cè)試，不同設(shè)備之間的轉(zhuǎn)換一般可以通過中間件ONNX進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以達(dá)到不同平臺(tái)的通用。本文以模型轉(zhuǎn)為ONNX為起點(diǎn)，分析介紹ONNX轉(zhuǎn)為TensorRT Engine并進(jìn)行推理的整個(gè)流程鏈路。 ONNX序列化為TRT模型的整個(gè)流程可以用
2024年02月06日
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pytorch導(dǎo)出為onnx，使用onnxruntime進(jìn)行推理
2024年02月22日
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計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用7-利用YOLOv5模型啟動(dòng)電腦攝像頭進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用7-利用YOLOv5模型啟動(dòng)電腦攝像頭進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，本文將詳細(xì)介紹YOLOv5模型的原理，YOLOv5模型的結(jié)構(gòu)，并展示如何利用電腦攝像頭進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。文章將提供樣例代碼，以幫助讀者更好地理解和實(shí)踐YOLOv5模型。目錄引
2024年02月10日
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ONNX：C++通過onnxruntime使用.onnx模型進(jìn)行前向計(jì)算【下載的onnxruntime是編譯好的庫文件，可直接使用】
微軟聯(lián)合Facebook等在2017年搞了個(gè)深度學(xué)習(xí)以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型的格式標(biāo)準(zhǔn)–ONNX，旨在將所有模型格式統(tǒng)一為一致，更方便地實(shí)現(xiàn)模型部署?，F(xiàn)在大多數(shù)的深度學(xué)習(xí)框架都支持ONNX模型轉(zhuǎn)出并提供相應(yīng)的導(dǎo)出接口。 ONNXRuntime(Open Neural Network Exchange)是微軟推出的一款針對(duì)ONNX模型格式
2024年02月15日
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計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識(shí)(十三)--推理和訓(xùn)練
Supervisied Learning 輸入的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù); 模型在訓(xùn)練過程中進(jìn)行預(yù)期判斷; 判斷錯(cuò)誤的話進(jìn)行修正; 直到模型判斷預(yù)期達(dá)到要求的精確性; 關(guān)鍵方法為分類和回歸邏輯回歸(Logistic Regression) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network) Unsupervisied Learning 沒有訓(xùn)練數(shù)據(jù); 模型基于無標(biāo)記數(shù)據(jù)
2024年02月22日
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使用Tools for AI封裝onnx模型并推理
進(jìn)行這一步之前，請(qǐng)確保已正確安裝配置了Visual Studio 2017 和 Microsoft Visual Studio Tools for AI環(huán)境。項(xiàng)目的代碼也可以在這里找到，下面的步驟是帶著大家從頭到尾做一遍。創(chuàng)建Windows窗體應(yīng)用(.NET Framework)項(xiàng)目，這里給項(xiàng)目起名ClassifyBear。注意，項(xiàng)目路徑不要包含中文。在解決
2024年02月20日
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使用Google Vision API進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺圖像創(chuàng)意分析
介紹計(jì)算機(jī)視覺可以用來從圖像、視頻和音頻中提取有用的信息。它允許計(jì)算機(jī)看到并理解從視覺輸入中可以收集到什么信息。在接收到視覺輸入后，它可以在圖像中收集有價(jià)值的信息，并確定必須采取的下一步。 Google Vision API是一種Google云服務(wù)，它允許使用計(jì)算機(jī)視覺從圖
2024年02月06日
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【使用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行智能識(shí)別：提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量和效率】
作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù) 隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展、用戶對(duì)信息快速獲取的需求不斷增長(zhǎng)，以及云計(jì)算、邊緣計(jì)算等新興技術(shù)的推進(jìn)，對(duì)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用日益增加，圖像識(shí)別成為了各行各業(yè)解決實(shí)際問題的重要手段。圖像識(shí)別具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)
2024年02月12日
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計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用4-目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)：利用Faster R-cnn+Resnet50+FPN模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)
大家好，我是微學(xué)AI，今天給大家介紹一下計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用4-目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，利用Faster Rcnn+Resnet50+FPN模型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺三大任務(wù)中應(yīng)用較為廣泛的，F(xiàn)aster R-CNN 是一個(gè)著名的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，其主要分為兩個(gè)模塊：Region Proposal Network (RPN) 和 Fast R-CNN。我
2024年02月05日
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使用Tensorflow的高級(jí)計(jì)算機(jī)視覺和遷移學(xué)習(xí)：使用TensorFlow進(jìn)行文本遷移學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的一種技術(shù)，用于利用從一項(xiàng)任務(wù)中獲得的知識(shí)并將其應(yīng)用于不同但相關(guān)的任務(wù)。在文本背景下，遷移學(xué)習(xí)涉及利用經(jīng)過大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型來提取有用的特征和表示。這些預(yù)先訓(xùn)練的模型已經(jīng) 學(xué)習(xí)了通用語言模式，可以進(jìn)行微調(diào)或用
2024年02月03日
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