pytorch训练yolov5s.pt，之后转onnx。 以检测条形码为例，1分类问题，训练yolov5s.pt。 1、github上下载yolov5程序以及pt模型文件，https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 2、data文件夹 ...

) torch.onnx.export(model, dummy_input, 'net_640x48 ...

因为我的torch 是1.2的，所以不支持 orch.onnx.export(model, dummy_tensor, output, export_params=True,opset_version=11)，pytorch >= 1.3.0才支持opset_version=11 最快 ...

环境 基础 Anaconda 简化 使用 给出些 ONNX 模型使用的示例方法。 提取子模型 修改输入输出名称 修改输入输出维度 此为修改模型的。如果要修改某节点的，见参考 onnx_cut.py 的 _onnx ...

通常我们在训练模型时可以使用很多不同的框架，比如有的同学喜欢用 Pytorch，有的同学喜欢使用 TensorFLow，也有的喜欢 MXNet，以及深度学习最开始流行的 Caffe等等，这样不同的训练框架就导致了产生不同的模型结果包，在模型进行部署推理时就需要不同的依赖库，而且同一个框架 ...

1.原始模型分析 由于centerface的模型是onnx的，可以通过netron工具包查看改模型的输入输出维度 运行上述代码会生成如下的网络结构图： 点击input.1可以查看模型的输入输出维度，如下图 从上图可以看出原始模型的输入维度 ...

1. Description - 说明 mxnet2onnx是一款将训练好的mxnet模型转换成以onnx格式保存的模型转换工具。 2. mxnet2onnx接口 onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape ...

模型的转换工具，我们可以借助于ONNX，首先将Caffe转换为Onnx，然后再将Onnx转换为MxNe ...