【视频演示】 bilibili.com/video/BV1Se411v7oy/ 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135359963 【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0

yolov5-7.0实例分割模型转onnx再转rknn，含各个阶段代码。包括： （1）pt转onnx （2）onnx转rknn及推理 （3）rknn推理

https://github.com/cagery/unet-onnx/tree/main 开源链接下载不了原始模型unet_carvana_scale1_epoch5.pth，使用git lfs下载也提示报错，最后各种找资源找到了，上传一份，供大家测试使用

retinaface 是人脸检测算法 源码地址https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface，本项目实现此模型的 onnx到rknn模型的转换，用c++写前后推理，人脸检测结果和Python的推理结果相同。

文件中包含内容： 使用平台为RK3588 (1)step1:pt模型转onnx (2)step2: onnx调用做推理 (3)step3: onnx转rknn模型 (4)step4:rknn模型调用

yolov8同时推理多路视频流，同时支持torch和onnx推理

https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling X-AnyLabeling的yolov7-onnx自动标注模型文件和配置文件

onnx的java包，pom引入后可以试验java调用onnx文件进行cpu模型推理。 具体见https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/java/src/test/java/sample/ScoreMNIST.java 和 https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/Java_API.md#getting-started

人体姿态估计hrnet转onnx后的模型，精确度和转换之前的pytorch模型验证丝毫没有下降。

support for： ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), CoreML (.mlmodel), Caffe2 (predict_net.pb, predict_net.pbtxt), MXNet (.model, -symbol.json) TensorFlow Lite (.tflite). experimental support for ： Caffe (.caffemodel, .prototxt), PyTorch (.pth), Torch (.t7), CNTK (.model, .cntk), PaddlePaddle (model), Darknet (.cfg), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt).