環境 基礎 Anaconda 簡化 使用 給出些 ONNX 模型使用的示例方法。 提取子模型 修改輸入輸出名稱 修改輸入輸出維度 此為修改模型的。如果要修改某節點的，見參考 onnx_cut.py 的 _onnx ...

1 ONNX ONNX是表示模型的一種格式, 它提供了對模型的一種中間表示。 1.1 ONNX's Design Principles: 既支持深度神經網絡, 也支持傳統的機器學習 可解釋 后向兼容(backward compatible) compact ...

推理代碼 multi-person-openpose_rknn-cam_coco.py View Code processing_openpose.py View Code util.py ...

通常我們在訓練模型時可以使用很多不同的框架，比如有的同學喜歡用 Pytorch，有的同學喜歡使用 TensorFLow，也有的喜歡 MXNet，以及深度學習最開始流行的 Caffe等等，這樣不同的訓練 ...

ONNX是一種針對機器學習所設計的開放式的文件格式，用於存儲訓練好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存儲模型數據並交互。 ONNX的規范及代碼主要由微軟，亞馬遜 ，Facebook 和 IBM 等公司共同開發，以開放源代碼的方式托管在Github ...

Pytorch模型定義和模型權重暫時不支持打包在一起，這在推理時候需要先用模型定義代碼構建模型，再加載模型權重，比較麻煩。 借助於onnx格式轉換可以把模型打包一起，在ONNX Runtime中運行推理，ONNX Runtime 是針對 ONNX 模型的以性能為中心的引擎，可大大提升模型的性能 ...

openpose_caffe_to_rknn.py 需要注意事項：由於rknn的模型是靜態的，所以，在模型量化的時候，輸入尺寸被固定，根據自己的圖片更改caffe模型，如下： ...

1.原始模型分析 由於centerface的模型是onnx的，可以通過netron工具包查看改模型的輸入輸出維度 運行上述代碼會生成如下的網絡結構圖： 點擊input.1可以查看模型的輸入輸出維度，如下圖 從上圖可以看出原始模型的輸入維度 ...