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。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 使用OpenCV部署yolov5v-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。 使用ONNXRuntime部署yolov5-v6.1目标检测，包含C++和Python两个版本的程序。 支持yolov5s，yolov5m，yolov5l，yolov5n，yolov5x， yolov5s6，yolov5m6，yolov5
📷1.onnx runtime安装# 激活虚拟环境conda activate env_name # env_name换成环境名称# 安装onnxpip install onnx # 安装onnx runtimepip install onnxruntime # 使用CPU进行推理# pip install onnxruntime-gpu # 使用GPU进行推理复制代码2.导出模型import torch.onnx # 转换的onnx格式的名称，文件后缀需为.onnxonnx_file_name = "xx
OpenMMLab 的算法如何部署？是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源，强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"！
点击上方蓝字关注我们 作者：王博，极视角科技算法研究员 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 简单说明 分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测，一共包含12个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。 编写这套YOLOV7的程序，跟此前编写的YOLOV6的程序，大部分源码是相同的，区别仅仅在于图片预处理的过程不一样。YOLOV7的图片预处理是BGR2RGB+不保持高宽比的resize+除以255 由于onnx文件太多，无法直接上传
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN（Python、C++）部署、OpenVINO（Python、C++）部署、ONNXRUNTIME-GPU（Python、C++）部署，然后还测试了CPU/GPU不同平台上的运行速度比较。 软件版本与硬件规格 测试用的硬件与软件信息： GPU 1050TiCPU i7八代OS：Win10 64位OpenVINO2021.4ONNXRUNTI
项目地址：https://github.com/DeployAI/nndeploy 欢迎star和PR
本文详细阐述了YOLOv5在C++ ONNX Runtime GPU&CPU下进行调用
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 torchvision对象检测介绍 Pytorch1.11版本以上支持Torchvision高版本支持以下对象检测模型的迁移学习： - Faster-RCNN- Mask-RCNN- FCOS- RetinaNet- SSD- KeyPointsRCNN 其中基于COCO的预训练模型mAP对应关系如下： 最近一段时间本人已经全部亲测，都可以转换为ONNX格式模型，都可以支持ONNXRUNTIME框架的
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 安装与测试 最近YOLOv5最新更新升级到v6.x版本，工程简便性有提升了一大步，本教程教你基于YOLOv5框架如何训练一个自定义对象检测模型，首先需要下载对应版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.1 鼠标滚到最下面下载源码zip包： https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/refs/t
在 Pytorch 框架中训练好模型后，在部署时可以转成 onnx，再进行下一步部署。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 之前我安装了CUDA10.0跟cuDnn7.6.5 然后我在VS2017中配置了包含路径、库路径跟连接器，把环境变量加上，重启一下就可以运行onnxruntime-1.4 gpu版本，用YOLOv5导出onnx格式模型，跑的很欢畅。 -VS2017-CUDA10.1-cuDnn7.6.5-onnxruntime-1.4-gpu Faster-RCNN转ONNX 周末的时候我想试试tensorRT+
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 前言 自从我写了这个系列文章以后，已经快两年时间了，我经常被人问到pytorch中的Faster-RCNN是否可以导出ONNX格式，这个问题后来pytorch官方有文档了，可以直接导出。后来第二个问题就是导出ONNX格式文件无法部署，其实原因在于第一条是因为官方导出的那个模式是个超像素的，直接把脚本拿过来用是能导出Faster-RCNN但是无法被ONNXRUNTIME使用，导致后来一系列的问题都无解了。这个就是所谓的死
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLOX目标检测模型 旷视科技开源了内部目标检测模型-YOLOX，性能与速度全面超越YOLOv5早期版本！ 如此神奇原因在于模型结构的修改，下图说明了改了什么地方： 把原来的耦合头部，通过1x1卷积解耦成两个并行的分支，经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下： 论文与代码模型下载地址： https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfhttps://github
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 onnxruntime 推理python与c++支持 现象 最近用torchvision中的Faster-RCNN训练了一个自定义无人机跟鸟类检测器，然后导出ONNX格式，Python下面运行效果良好！显示如下： 然后我就想把这个ONNXRUNTIME部署成C++版本的，我先测试了torchvision的预训练模型Faster-RCNN转行为ONNX格式。然后针对测试图像，代码与测试效果如下： transform = torchvision.transforms
近日，已使用多年的人教版小学数学教材中的插画引发社会各界人士争议。咱程序员也没有手绘插画能力，但咱可以借助强大的深度学习模型将视频转动漫。本文目标是让任何具有python语言基本能力的程序员，实现短视频转动漫效果。示例效果如下：
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。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。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 OpenCV单目相机标定，图像畸变校正 前言 之前对YOLOv5第六版分别在OpenCV DNN、OpenVINO、ONNXRUNTIME 上做了测试，因为版本兼容问题，一直无法在TensorRT上做测试，我当时跑CUDA11.0 + cuDNN8.4.x时候给我报的错误如下： Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126Please make sure cudnn_cnn_infe
微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源，此举将让机器学习框架，向着机器学习框架的标准化和性能优化方向迈进了一大步。
一直使用的是ONNXRUNTIME1.7.0版本做推理测试，周末有空就把ONNXRUNTIME版本从1.7.0升级到1.13.1版本了。
去 pypi（ opencv-python-headless · PyPI） 官网下载对应版本的 whl
在scf的使用过程中，我们收到了不少关于如何部署pytorch到scf，为啥numpy版本不对等等问题，这里让我们来一步一步训练模型并将模型部署到scf函数。我们将使用scf提供的CustomRuntime的能力自定义我们的python版本并通过cos打包上传比较大的依赖层。首先让我们来编译以来的python
ONNX格式模型部署兼容性最强的框架 ONNXRUNTIME，基本上不会有算子不支持跟不兼容的情况出现，只要能导出ONNX格式模型，它基本上都能成功加载，成功推理。虽然在CPU速度不及OpenVINO、GPU上速度不及TensorRT，但是胜在兼容性强，支持不同硬件上推理部署包括：ARM、CPU、GPU、AMD等，
在本教程中，我们将使用 Flask 部署 PyTorch 模型，并为模型推理暴露一个 REST API。特别是，我们将部署一个预训练的 DenseNet 121 模型来检测图像。
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
深度学习工程落地分为两个主要阶段，分别是数据准备、模型训练、模型部署三个主要阶段。
介绍 🤗 Optimum是Transformers的🤗扩展，它提供了一组性能优化工具，以最高效率在目标硬件上训练和运行模型。 使用入门 当前ONNX最通用，因此我们就只介绍ONNX Runtime 🤗 Optimum 提供与 ONNX Runtime 的集成，一个用于ONNX 模型的跨平台、高性能执行引擎 安装 pip install optimum[onnxruntime-gpu] 为避免 onnxruntime 和 onnxruntime-gpu 之间的冲突，请在安装 Optimum 之前通过运行 p
GRUB 是linux下最常用的 bootloader,在电脑开机后负责加载操作系统内核,再由内核完成系统其他部分的初始化,GRUB2是基于GRUB开发的更加强大的版本
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础，也是研究的热点问题，在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异，可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中，由于3D姿态估计在2D
机缘巧合下写的一个工程，本来是作为商家视觉识别上位机的替代品，但是最后没用上，因此只开发了一半(厂家升级了摄像头和软件)
创建DLL有几种不同的方式，最简单直接的的方式就是通过VS自带的动态链接库(DLL)项目，把相关的功能封装成一个类，然后导出几个接口方法，编译成功以后生成DLL文件，就可以在其他地方跟正常的第三方库配置之后一样调用了。
这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引子 我用QT C++写了一个YOLOv5模型推理演示应用，主要包括功能有： YOLOv5+ OpenCV4.5.4 DNN推理演示YOLOv5+OpenVINO2022.1推理演示YOLOv5+ONNXRUNTIME 推理演示 上述三个都CPU版本的推理演示，然后我最终完成GUI演示程序如下图： 支持一些显示选项，例如FPS计算显示，类别显示设置等。后来我又加上了YOLOX的推理演示，跟Faster-RCN
ONNXRUNTIME是主流的深度学习部署框架之一，支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平台上加速推理，支持C++、Python、Java、C#、JS等不同语言SDK。C++版本安装包下载如下：
这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。如果没有特殊算子的检测框架，依然可以使用下面的这个Pipeline, 旋转目标检测主要分成五参数和八参数的表征方法，分别对应的 x,y,w,h.以及对应的八参数的转化求法 x_1,y_1,x_2,y_2,x_3,y_3,x_4,y_4 。这两种方式在后处理的时候可以互相转换，我们这里选择后者。
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
深度学习模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架，均支持Python与C++的SDK使用。对YOLOv5~YOLOv8的系列模型，均可以通过C++推理实现模型部署。这里以YOLOv8为例，演示了YOLOv8对象检测模型在OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三个主流框架上C++推理演示效果。所有测试均基于我笔记本电脑，相关的硬件配置如下：
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下：
而 PyTorh 是其中表现非常好的一个，今天我们就来开启 PyTorh 的入门之旅
11 个月前 Stable Diffusion 诞生，它能够在消费级 GPU 上运行的消息让不少研究者备受鼓舞。不仅如此，苹果官方很快下场，将 Stable Diffusion「塞进」iPhone、iPad 和 Mac 中运行。这大大降低了 Stable Diffusion 对硬件设备的要求，让其逐渐成为人人都能使用的「黑科技」。
导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCV DNN（Deep Neural Networks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV，消除神秘感，同时对计算机视觉从传统算法到深度学习算法的演进历史有所了解。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算，对mac和手机终端也有相应支持。
光流估计是计算机视觉领域的重要任务，其可以估计图像序列中每个像素的运动矢量。光流估计在许多应用中都有广泛的应用，例如视频压缩、运动分析和场景理解等。LiteFlowNet3 是一个轻量级的光流估计模型，本文将对其进行详细讲解。
模型部署入门系列教程持续更新啦，在上一篇教程中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
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