深度超分辨率层次结构 该文作者总结了一张非常棒的图，可以尽览深度学习超分辨率的方方面面！！ （下图请务必点击查看大图） ?...作者介绍了深度学习图像超分辨的监督学习方法，从模型框架、上采样方法、网络设计方法、网络学习策略、和可能的改进策略进行了细致总结。 ? ? ? ? ? ? ? ?...52CV曾经报道过多篇SR技术，前段时间介绍了 小米开源FALSR算法：快速精确轻量级的超分辨率模型 今天小米的这篇佳作还被雷军叔叔点名表扬了： ?...图像超分辨率是一项基础应用的工作，如果效果、效率做好了，能够在移动端商用的话，可以帮企业省不少真金白银呢！...想要体验一下目前该领域的最新效果，也许你可以尝试玩玩这份代码： 这可能是目前最好的图像超分辨率算法，刚刚开源了
如果我们需要一个放大 4 倍的模型，需要重新生成一遍模型，再做一次到 ONNX 的转换。 现在，假设我们要做一个超分辨率的应用。我们的用户希望图片的放大倍数能够自由设置。...而我们交给用户的，只有一个 .onnx 文件和运行超分辨率模型的应用程序。我们在不修改 .onnx 文件的前提下改变放大倍数。 因此，我们必须修改原来的模型，令模型的放大倍数变成推理时的输入。...之后，在模型推理时，我们使用 torch.tensor(3) 代替 3，以使得我们的所有输入都满足要求。现在运行脚本的话，无论是直接运行模型，还是导出 ONNX 模型，都不会报错了。...这是由于我们使用了 torch.Tensor.item() 把数据从 Tensor 里取出来，而导出 ONNX 模型时这个操作是无法被记录的，只好报了一条 TraceWarning。...直接修改原来的模型似乎行不通，我们得从 PyTorch 转 ONNX 的原理入手，强行令 ONNX 模型明白我们的想法了。
部署第一个模型 创建 PyTorch 模型 让我们用 PyTorch 实现一个超分辨率模型，并把模型部署到 ONNX Runtime 这个推理引擎上。...用下面的代码来创建一个经典的超分辨率模型 SRCNN。...如果脚本正常运行的话，一幅超分辨率的人脸照片会保存在 “face_torch.png” 中。 在 PyTorch 模型测试正确后，我们来正式开始部署这个模型。...输入输出张量的名称需要和 torch.onnx.export 中设置的输入输出名对应。 如果代码正常运行的话，另一幅超分辨率照片会保存在"face_ort.png"中。...以后有用户想实现超分辨率的操作，我们只需要提供一个 "srcnn.onnx" 文件，并帮助用户配置好 ONNX Runtime 的 Python 环境，用几行代码就可以运行模型了。
在深度学习模型部署时，从pytorch转换onnx的过程中，踩了一些坑。本文总结了这些踩坑记录，希望可以帮助其他人。...代码和运行结果如下，可以看到在cv2.dnn.blobFromImage这行代码出错了。...onnx动态分辨率输入 不过我在做pytorch导出onnx文件时，还发现了一个问题。 在torch.export函数里有一个输入参数dynamic_axes，它表示动态的轴，即可变的维度。...: 'width'}}，接下来我编写一个程序来验证，代码和运行结果的截图如下： 可以看到，在生成onnx文件后，使用onnxruntime库读取，对输入blob的高增加10个像素单位，在run这一步出错了...使用opencv读取onnx文件，代码和运行结果的截图如下，可以看到依然出错了。
import torch.onnx 1.1 `SuperResolution`模型 超分辨率是一种提高图像、视频分辨率的方法，广泛用于图像处理或视频剪辑。...3.在移动设备上运行模型 到目前为止，我们已经从 PyTorch 导出了一个模型，并展示了如何加载它并在 Caffe2 中运行它。...第一个用于使用正确的权重初始化网络，第二个实际运行执行模型。在本教程的其余部分，我们将继续使用小型超分辨率模型。.../_static/img/cat_224x224.jpg", img) 3.2 在Caffe2运行并输出 现在，作为下一步，让我们拍摄调整大小的猫图像并在 Caffe2 后端运行超分辨率模型并保存输出图像...这里的图像处理步骤已经从 PyTorch 实现的超分辨率模型中采用。 # 加载设置好的图片并更改为YCbCr的格式 img = Image.open(".
译者：冯宝宝 在本教程中，我们将介绍如何使用ONNX将PyTorch中定义的模型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。...一旦进入Caffe2，我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后我们展示了如何使用Caffe2功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 在本教程中，你需要安装onnx和Caffe2。...您可以使用pip install onnx获取onnx的二进制版本。 注意: 本教程需要PyTorch master分支，可以按照 这里说明进行安装。...超分辨率是一种提高图像，视频分辨率的方法，广泛用于图像处理或视频剪辑。...在本教程中，我们将首先使用带有虚拟输入的小型超分辨率模型。 首先，让我们在PyTorch中创建一个SuperResolution模型。
选择适合的服务器加载已经持久化的模型 提高服务接口，拉通前后端数据交流 二、案例，运行操作： 准备ONNX模型 我们在tests/testdata下准备了一个分类模型mnasnet0_5.onnx，可用于测试...通过如下手段可以获取更多的ONNX模型： 可以从OpenMMLab/PyTorch导出ONNX模型：model-convert-guide.md 从ONNX Model Zoo获取模型：https://...SiLU其实就是swish激活函数，而在onnx模型里是不直接支持swish算子的，因此在转换生成onnx文件时，SiLU激活函数不能直接使用nn.Module里提供的接口，而需要自定义实现它。...，也存储有网络结构，还储存了一些超参数等等的，这会严重影响转onnx文件。...此外，我还发现，如果pytorch的版本低于1.7，那么在torch.load加载.pt文件时就会出错的。 因此在程序里，我把模型参数转换到cpu.numpy形式的，最后保存在.pkl文件里。
网络模型 从低分辨率图象恢复成为一个高分辨率图象，采用卷积神经网络、根据高分辨率图象降采样得到低分辨率图象，然后通过网络训练计算MSE的像素 损失，完成图象重建，最终得到训练之后的模型。...首先通过pytorch的model zoo工具下载训练好的模型，然后转换为ONNX格式文件，通过onnxruntime调用。...输入一张低分辨率图象，得到一张高分辨率图象，这里需要特别说明一下模型是基于YCrCb色彩空间的Y通道训练生产的。...所以首先需要把输入图象从RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间，分离Y通道作为输入，最终得到的输出图象是Y通道，需要重新merge到原来的YCrCb图象中，然后再转换为RGB图象。...img_out_y.size, Image.BICUBIC), ]).convert("RGB") final_img.save("D:/cat_superres_with_ort.jpg") 输入图像： 超分辨之后的图象
3、由于2只能将图片迁移到固定的240240格式，所以我们还需要通过ML.NET加载【超分辨率预训练模型】将每一帧图片进行超分辨率放大得到一张672672的图片 4、通过ffmpeg将新的图片合并成新的视频...，在此之前我们需要使用安装好的netron来打开这两个onnx模型，查询他们的输入输出值，打开netron选择file-open，然后选择第一个模型udnie-9.onnx，点击input，可以看到右边已经展示出了这个模型的输入和输出项...接着我们打开VS创建好的项目，把我们的两个onnx模型引入进去。...Tool.TensorToBitmap(output, 224, 224); } 其实到这一步神经风格迁移就完成了，最后的bitmap就是迁移后的新图片，我们只需要调用bitmap.save即可保存到磁盘上 接着我们创建超分辨率模型的方法来...，其实同上面的调用非常类似的代码 这里唯一需要注意的是超分辨率提取并非采用RGB直接放大，而是用了YCbCr来放大，所以这里需要有一个转换，原文在这里：https://github.com/onnx/models
(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件 在做这一步时，我得吐槽一下官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5，这套程序里的代码混乱，...SiLU其实就是swish激活函数，而在onnx模型里是不直接支持swish算子的，因此在转换生成onnx文件时，SiLU激活函数不能直接使用nn.Module里提供的接口，而需要自定义实现它。...，也存储有网络结构，还储存了一些超参数等等的，这会严重影响转onnx文件。...此外，我还发现，如果pytorch的版本低于1.7，那么在torch.load加载.pt文件时就会出错的。 因此在程序里，我把模型参数转换到cpu.numpy形式的，最后保存在.pkl文件里。...这时按照第(2)节里讲述的解决办法，修改Focus类，重新运行export_onnx.py生成onnx文件，Opencv读取onnx文件就不会再出错了。
ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。...01 概述 虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架了= =，但这并不能否认ONNXRuntime是一款非常优秀的推理框架...，Session构造，模型加载与初始化和运行。...链接：https://pan.baidu.com/s/10-5ke_fs2omqUMSgKTJV0Q 提取码：w9kp 其中在百度云盘里一共有30个onnx模型文件，但是逐个读取onnx文件做推理时，...发现有3个onnx文件在onnxruntime读取时出错了，在程序里的choices参数里声明了 27个模型文件的名称。
SiLU其实就是swish激活函数，而在onnx模型里是不直接支持swish算子的，因此在转换生成onnx文件时，SiLU激活函数不能直接使用nn.Module里提供的接口，而需要自定义实现它。...此外，我还发现，如果pytorch的版本低于1.7，那么在torch.load加载.pt文件时就会出错的。...想要在导出onnx文件时不出错的做法是，代码如下： class Focus(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None,...这时按照第(2)节里讲述的解决办法，修改Focus类，重新运行export_onnx.py生成onnx文件，Opencv读取onnx文件就不会再出错了。...在opencv的dnn模块里有个函数getLayersShapes，从函数名称上看，它是获得层的输入和输出形状信息的。但是我在程序里尝试使用这个函数来获得输入张量的形状信息，但是出错了。
backbone inverted residual 中间抽取改为了从 stage 之后取，来避免修改 backbone； 由于输入分辨率有一定的变化，因此也相应修改了原本 ssd 300下的 anchor...MobileNetV2-YOLOV3 简介 与 SSD 一样，YOLO 也是工业界应用非常广泛的算法，在社区同学的共同帮助下，我们也提供了两种分辨率下的 MobileNetV2-YOLOV3 的配置文件和预训练模型...我们提供了 pytorch2onnx 的导出方案，支持将模型转换为 ONNX 格式，并能够通过 ONNXRuntime 和 TensorRT 进行部署，导出后的模型的精度也已经经过了验证，是能够对齐的，...onnx2tensorrt.md 如果有同学不满足于这两种部署后端，我们也提供了更为灵活的解决方案：支持导出不包含后处理的ONNX 模型，用于作为中间格式转换为其他 inference 框架的模型，只需要在运...⾏tools/deployment/pytorch2onnx.py 脚本时加上 --skip-postprocess 即可。
Face、ONNX Model Zoo和PyTorch。...这些模型涵盖了本地AI推理的多种类别，包括大语言处理、扩散处理 、超分辨率、目标检测、图像分类/分割、计算机视觉等。...英特尔酷睿Ultra处理器在一个季度内销量达到500万片，在AI模型、框架和运行时(Runtimes)方面表现出众。 模型是诸如目标去除、图像超分辨率或文本摘要等AI增强软件功能的关键基础。...AI模型为造福用户而开发的AI增强功能奠定了基础，例如自动文本摘要、在视频会议期间降低能耗或从图片中去除不需要的对象。...关于其他功能和优势：以下列表包括500多个已优化的AI模型的特性和优势： ● 方便开发和部署。 ● 涵盖20多个AI类别，包括大语言处理、扩散处理、超分辨率、目标检测和计算机视觉。
在模型计算量方面，320x240 的输入分辨率下仅 90~109 MFlops 左右，足够轻量。...提供了 320x240、640x480 不同输入分辨率下使用 widerface 训练的预训练模型，更好的工作于不同的应用场景。 无特殊算子，支持 onnx 导出，便于移植推理。...测试过正常的运行环境 Ubuntu16.04、Ubuntu18.04、Windows 10 Python3.6 Pytorch1.2 CUDA10.0 + CUDNN7.6 精度、速度、场景测试、模型大小比较...如果从官网下载的数据集，那么还需要运行一个脚本过滤太小的人脸，因此最好的方法就是直接下载作者提供已过滤的数据集。 下载地址：https://pan.baidu.com/share/init?.../train.py 中关于各训练超参数的说明。
超分辨率是一种增加图像、视频分辨率的方法，在图像处理或视频编辑中被广泛使用。...在本教程中，我们将使用一个小型的超分辨率模型。 首先，在 PyTorch 中创建一个SuperResolution模型。...该模型使用了在“使用高效子像素卷积神经网络实现实时单图像和视频超分辨率” - Shi 等人中描述的高效子像素卷积层，通过一个放大因子增加图像的分辨率。...Runtime 中运行超分辨率模型。...现在，我们将处理模型的输出，从输出张量中构建最终的输出图像，并保存图像。后处理步骤是从 PyTorch 超分辨率模型的实现中采用的这里。
ONNX 是构建开源生态环境的第一步，供人工智能开发者轻松选择并组合最先进的工具。 开发学习模型时，工程师和研究者有很多框架可以选择。在一个项目开始时，开发者必须筛选特征、选定框架。...PyTorch 的构建旨在扩展研究框架的极限，将研究者从单一平台的束缚中解放出来，能够更加轻松地表达自己的想法。 与此相反，产品管道在保证模型大体稳定的情况下，每天通过大量新数据运行训练和推断。...使用 ONNX，我们可以充分利用两个世界。现在，我们可以从 PyTorch 中输出很多常用神经网络模型，并将其部署在 Caffe2 中。这是我们快速将最新研究成果投入生产的第一步。...为了从程序中抽取图表示，我们开发了一个跟踪器，用来」跟踪」（记录）程序运行过程。跟踪程序可以消除复杂性，使转换图表示更加容易。...开始使用 ONNX ONNX（https://github.com/onnx） Caffe2（https://caffe2.ai/） PyTorch（http://pytorch.org/） 高分辨率教程
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