这个操作就是一个stride slice然后再concat的操作,类似于PixelShuffle的逆向过程。下面是把YOLOv5模型导出ONNX模型之后Focus层的可视化结果。 可以看到这个OP在使用Pytorch导出ONNX的过程中被拆成了很多更小的操作,这个时候Focus OP的问题就是推理的效率可能比较低并且拆成的小OP各个推理框架的支持程度不一致。要解决
void ConcatOnnx::run(MNN::OpT* dstOp, const onnx::NodeProto* onnxNode, OnnxScope* scope) { // 创建concat的参数结构体 auto para = new MNN::AxisT; para->axis = 0; for (int i = 0; i < onnxNode->attribute_size(); ++i) { const auto& attributeProto = onnxNode->attribute(...
Concat:张量拼接,会扩充两个张量的维度,例如26*26*256和26*26*512两个张量拼接,结果是26*26*768。Concat和cfg文件中的route功能一样。 add:张量相加,张量直接相加,不会扩充维度,例如104*104*128和104*104*128相加,结果还是104*104*128。add和cfg文件中的shortcut功能一样。 Backbone中卷积层的数量: 每个ResX...
Softmax:softmax归约操作 Concat:连接操作 Split:分割操作 Pad:填充操作 Reshape:重塑操作 Conv:卷积操作 MaxPool:最大池化操作 AveragePool:平均池化操作 BatchNorm:批量归一化操作 LeakyReLU:泄漏整流线性单元激活函数 PRelu:部分整流线性单元激活函数 Elu:指数线性单元激活函数 Swish:双曲正切激活函数 Sigmoid:Sigmoid...
ONNX_OPERATOR_SET_SCHEMA( Concat, 13, ... 并且根据check_type检查输入输出的类型是否正确。如果通过op的类型、算子版本集与域名没有得到schema,判断是否为用户自定义的onnx自定义算子,若是进行推理,否则为不支持的节点op。再接着更新输出节点中可选节点的信息、跟踪常量值、判断是否开启数据流传播形式。相应的数...
因此,在这篇文章我将分享OneFlow和ONNX交互的具体实现思路以及介绍oneflow-onnx这个开源工具的一些特性。让读者了解OneFlow的模型是如何转换为ONNX模型,以及ONNX模型是如何转回OneFlow的模型(X2OneFlow)的。个人认为OneFlow目前和ONNX交互的做法是比较优雅并且具有较好扩展性的,因此我们将这项工作转换成了开源成果并分享...
起初我以为是onnx转om不支持nhwc格式,于是我用如下命令将其输入转为nchw格式,但是还是转换失败,报同样错误 python -m tf2onnx.convert --checkpoint checkpoint/enhance_train/model.ckpt.meta --inputs vi:0,ir:0,vi_3:0 --inputs-as-nchw vi:0,ir:0,vi_3:0 --outputs concat_2:0 --output checkpo...
Concat Concat_5 3 1 92 15 93 17 0=-1 ConstantOfShape ConstantOfShape_6 1 1 17 18 ExpandDims Unsqueeze_7 1 1 11_splitncnn_0 22 -23303=1,0 Concat Concat_8 3 1 94 22 95 24 0=-1 ConstantOfShape ConstantOfShape_9 1 1 24 25 ...
Attribute_:可以想 _Transparent那样传播_布局语义差异_的算子,但需要特殊处理处理敏感属性,例如登录后复制Concat的登录后复制axis属性。传播后需要额外通过以调整这些属性。 _Terminate_:没有和不能传播_布局语义差异的_算子,例如登录后复制Reshape。传播在碰到此类算子时停止。
Concat Python Concat ='Concat' CurrentOnnxOPSetVersion Python CurrentOnnxOPSetVersion =15 Div Python Div ='Div' Equal Python Equal ='Equal' EstimatorOnnxModelPath Python EstimatorOnnxModelPath ='outputs/model_estimator.onnx' EvtConvert Python ...