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    时间: 2023-7-26 15:48
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    上传者: 蝴蝶结欧恩
    分享课程——ONNXRUNTIME计算机视觉模型部署与加速教程,附源码。课程全面介绍了ONNXRUNTIME版本的C++SDK的使用技巧,一步一步演示教学ONNXRUNTIME框架上如何部署主流图像分类、对象检测、实例分割、语义分割模型、姿态评估与关键点检测模型。使用Python脚本与工具行命令轻松实现TorchVision中各种模型导出与简化ONNX格式模型,工程化封装代码,实现推理代码复用,三行代码即可实现接口调用,支持CPU与GPU加速等各种开发实战技巧,全面提升深度学习模型部署与加速能力。ONNXRuntime:由微软推出,用于优化和加速机器学习推理和训练,适用于ONNX模型,是一个跨平台推理和训练机器学习加速器。ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种标准与开放的网络模型交换格式,直白点说就是tensorflow/pytorch/paddle等深度学习框架训练的模型都可以转换为ONNX格式,然后ONNX格式模型可以通过ONNXruntime组件实现模型的推理预测并加速,从而实现不基于原来框架的模型部署。