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TorchVision框架下模型导出并部署到ONNXRUNTIME C++全流程解析

OpenCV学堂 来源:OpenCV学堂 2023-07-13 14:46 次阅读

ONNXRUNTIME1.13

ONNXRUNTIME是主流的深度学习部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPUGPUARM等不同硬件平台上加速推理,支持C++PythonJavaC#、JS等不同语言SDK。C++版本安装包下载如下:

3260d024-2144-11ee-962d-dac502259ad0.png

不同版本的ONNXRUNTIME安装文件下载地址:

https://github.com/microsoft/onnxruntime/tags
框架主页:
https://onnxruntime.ai/

推理流程与API接口

常用组件与推理流程支持:

328598dc-2144-11ee-962d-dac502259ad0.png

Python SDK API支持:

329c8984-2144-11ee-962d-dac502259ad0.png

C++ SDK API支持:

32b88b66-2144-11ee-962d-dac502259ad0.png

学会用C++部署YOLOv5与YOLOv8对象检测,实例分割,姿态评估模型,TorchVision框架下支持的Faster-RCNN,RetinaNet对象检测、MaskRCNN实例分割、Deeplabv3 语义分割模型等主流深度学习模型导出ONNX与C++推理部署,轻松解决Torchvision框架下模型训练到部署落地难题。

整个视频课程通过案例代码实战驱动,手把手系统化教学,帮助大家掌握ONNXRUNTIME API2 C++开发的各种技巧,学会图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、pytorch自定义模型部署等ONNXRUNTIME C++版本的模型推理与解析技巧。

审核编辑:汤梓红

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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原文标题:TorchVision框架下模型导出并部署到ONNXRUNTIME C++ 全流程解析

文章出处:【微信号:CVSCHOOL,微信公众号:OpenCV学堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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