ONNXRuntime:微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发的,可用于GPU、CPU OpenCV dnn:OpenCV的调用模型的模块 pt格式的模型,可以用Pytorch框架部署。 推理效率上:TensorRT>OpenVino>ONNXRuntime>OpenCV dnn>Pytorch 由于电脑只有CPU,因此研究下OpenVino、ONNXRuntime、OpenCV dnn的C++使用。 https://blog.csdn....
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https://github.com/hpc203/yolox-opencv-dnn 在旷视发布的YOLOX代码里,提供了在COCO数据集上训练出来的.pth模型文件,并且也提供了导出onnx模型的export_onnx.py文件,起初我运行export_onnx.py生成onnx文件之后Opencv读取onnx文件失败了,报错原因跟文章最开始的第(2)节里的一样,这说明在YOLOX的网络结构里有切...
OpenCV从3.3版本就开始引入DNN模块,现在已经是4.5版本了,DNN模块的支持度也更好了。目前OpenCV已经支持ONNX格式的模型加载和推理,后端的推理引擎也有了多种选择。 而Pytorch作为目前易用性相对最好的深度学习训练框架,使用非常广泛。Pytorch的pth格式模型没法直接用OpenCV加载,但可以转换成ONNX格式使用。 1. OpenCV编译 ...
1.DNN模块 1.1. 模块简介 OpenCV中的深度学习模块(DNN)只提供了推理功能,不涉及模型的训练,支持多种深度学习框架,比如TensorFlow,Caffe,Torch和Darknet。 OpenCV那为什么要实现深度学习模块? 轻量型。DNN模块只实现了推理功能,代码量及编译运行开销远小于其他深度学习模型框架。
深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分,后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例,测得几种推理方式在推理部分的耗时如下: 结论: GPU加速首选TensorRT; CPU加速,单图推理首选OpenVINO,...
说明:OpenCV DNN与OpenVINO是基于CPU测试的,ONNXRUNTIME是基于GPU版本测试的,ONNXRUNTIME的CPU版本我没有测试过。 贴几张运行时候的截图: 代码实现与说明 ONNX代码实现部分主要是参考了YOLOv5官方给出几个链接: https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/10323https://onnxruntime.ai/docs/execution-prov...
用torch.onnx.export进行导出,其中verbose=True是将会输出被导出的轨迹的调试描述 成功后当前目录下会生成一个test.onnx的模型文件,这样pyTorch训练的模型这块就完成了,接下来就是看看如果用OpenCV的DNN进行推理。 C++ OpenCV推理 C++ OpenCV DNN推理这块代码也很简单,主要就是定义了dnn::Net,然后指定到onnx模型文件...
) in function 'pycvLayer::forward' 出错原因在自定义算子的 forward 函数中，返回值必须明确指定为 float32 类型。确保在函数定义或调用过程中正确指定了返回类型。通过以上解决方案，开发者可以有效地解决在使用 OpenCV 的 dnn 模块调用 ONNX 模型时遇到的常见问题，提高模型部署的稳定性和效率。
说明:OpenCV DNN与OpenVINO是基于CPU测试的,ONNXRUNTIME是基于GPU版本测试的,ONNXRUNTIME的CPU版本我没有测试过。 贴几张运行时候的截图: 代码实现与说明 ONNX代码实现部分主要是参考了YOLOv5官方给出几个链接: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 ...