本文详细介绍了如何将YOLO11训练好的.pt权重文件转换为ONNX模型，并使用ONNX模型进行目标检测推理的全过程。文章首先讲解了导出ONNX模型的两种方法（简洁版和专业版），包括参数设置和注意事项。接着详细阐述了ONNX模型推理的完整流程，包括预处理、推理、后处理和可视化四个关键步骤。其中预处理部分涉及图像读取、尺寸调整和归一化；推理部分使用ONNXRuntime加载模型；后处理部分包括置信度过滤、边界框调整和非极大值抑制；可视化部分则展示了如何绘制检测结果。最后提供了完整的Python实现代码，涵盖了类别映射定义、参数解析和结果保存等功能，为开发者提供了从模型导出到实际应用的一站式解决方案。 在深度学习领域中，YOLO（You Only Look Once）模型因其出色的实时目标检测性能而备受瞩目。随着ONNX（Open Neural Network Exchange）的推出，跨平台和跨框架的模型部署变得更为便捷。本篇文章深入探讨了YOLO11模型从.pt权重文件到ONNX格式的转换，以及如何利用转换后的ONNX模型进行高效的推理过程。 文章介绍了两种导出YOLO11模型为ONNX格式的方法。简洁版方法适用于快速转换，但可能缺乏一些专业定制化的调整；专业版方法则提供了更多的灵活性和参数调整选项，以满足特定的需求。在转换过程中，需要注意模型的输入输出节点设置，以及如何正确处理YOLO模型特有的结构特征。此外，文章强调了转换过程中的注意事项，比如核对模型权重和结构的一致性，确保模型转换前后的性能不变。 接下来，文章详细描述了使用ONNX模型进行目标检测的完整流程。这包括了四个关键步骤：预处理、推理、后处理和可视化。在预处理环节，要处理的主要是输入图像，包括读取图像文件、调整图像尺寸到模型所需的大小，并进行归一化处理，以确保输入数据符合模型训练时的格式。推理步骤则涉及加载转换后的ONNX模型，并使用ONNX Runtime执行推理操作，得出目标的预测结果。后处理步骤对推理结果进行分析，其中包含了置信度过滤、边界框的精确调整，以及应用非极大值抑制算法去除重叠的检测框，得到最终的目标检测结果。在可视化环节，如何将检测结果绘制到原始图像上，是向用户直观展示模型检测能力的重要步骤。 文章最后提供了完整的Python代码实现，这些代码涵盖了从类别映射定义到参数解析，再到结果保存的整个过程。代码中包含了必要的函数和类，方便开发者快速理解和集成，从而能够实现从模型的导出到最终应用的无缝衔接。 在目标检测的多个环节中，YOLO模型之所以脱颖而出，得益于其简洁的设计理念和高效的检测速度。将YOLO11模型部署为ONNX格式，意味着开发者可以在不同的硬件和软件平台上运行模型，不受特定深度学习框架的限制。这样的操作不仅降低了模型部署的复杂性，还扩展了模型的应用场景，特别是在对推理速度有较高要求的实时系统中。 YOLO11的性能在众多模型中依然保持竞争力，而ONNX的介入则进一步加速了该模型的普及和应用。开发者可以利用现成的工具和代码，快速实现一个高性能的目标检测系统。这些系统的应用领域非常广泛，从安防监控到自动驾驶，从工业检测到公共安全等。可以说，本文为开发者提供了一套完整的从理论到实践，再到实际部署的解决方案，极大地促进了目标检测技术的推广和应用。

【WHENet头部姿态估计代码+onnx模型】是一份基于深度学习技术的资源，用于实现头部姿态估计。头部姿态估计是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及到对人头的三维姿态进行估计，通常包括头部的俯仰角、翻滚角和偏航角。在自动驾驶、监控视频分析、虚拟现实等领域有着广泛的应用。 WHENet（Weakly-supervised Head Pose Estimation Network）是一种轻量级的神经网络架构，设计用于高效且准确地估计头部姿态。该模型采用了弱监督学习方法，这意味着它可以在相对较少的标注数据上训练，降低了数据获取和处理的成本。WHENet结合了Yolov4框架，这是一种流行的实时目标检测模型，以其快速和准确而著名。通过与Yolov4的集成，WHENet能够同时进行目标检测和头部姿态估计，提高了整体系统的实用性。 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型格式，支持多种深度学习框架之间的模型转换和共享。将WHENet模型转化为ONNX格式，意味着用户可以使用ONNX支持的任何框架（如TensorFlow、PyTorch或Caffe等）来运行和部署这个模型，增加了灵活性和跨平台的兼容性。 本压缩包`HeadPoseEstimation-WHENet-yolov4-onnx-main.rar`中可能包含以下内容： 1. **预训练模型**：WHENet头部姿态估计模型的ONNX文件，可以直接用于预测。 2. **源代码**：用于加载和运行ONNX模型的Python代码，可能包括数据预处理、模型推理和后处理步骤。 3. **示例数据**：可能包含一些测试图片，用于展示模型的运行效果。 4. **依赖库**：可能列出所需安装的Python库或其他依赖项，确保代码能正确执行。 5. **README文件**：详细说明如何编译、运行和使用代码的文档，包括环境配置、模型加载和结果解析。 为了使用这份资源，首先需要一个支持ONNX的开发环境，并按照README的指示安装所有必要的库。然后，你可以加载WHENet模型并使用提供的代码对输入图像进行姿态估计。输入可以是单个图像或图像序列，输出将是头部的三个姿态角度。此外，代码可能还提供了可视化功能，以图形方式显示预测结果，便于理解和调试。 这个资源为开发者提供了一套完整的头部姿态估计解决方案，结合了WHENet的高效性和ONNX的跨平台特性，对于研究者和工程师来说，是一个有价值的工具，可应用于各种实际应用场景，如智能监控、人机交互和增强现实。

yolov8的pt模型->onnx->rknn一键转换脚本。 （1）运行环境 linux （2）注意： a. 模型训练必须使用瑞芯微官方提供的yolov8训练代码。 b. 建议使用版本8.0.151版本。 c. 官方训练代码路径：https://github.com/airockchip/ultralytics_yolov8

arcface的人脸对齐和识别模型onnx版

本文详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别，提供了可视化结果和友好的操作界面，适用于水面污染治理和环保监测等领域，具体步骤包括了环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识。它还包括对未来的工作方向和发展前景的展望。 适合人群：具有一定Python编程基础的研究人员或者相关行业技术人员。 使用场景及目标：①自动化识别水域中的污染物及其定位信息；②通过可视化手段展示模型的效果表现，如准确率、召回率等相关数值。 其它：该文档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例和重要提醒等。

.onnx格式文件转换为.ncnn格式文件是一个涉及深度学习模型转换的技术过程。在处理这一任务时，首先要了解.onnx和.ncnn格式各自的特性以及它们在机器学习应用中的作用。 .onnx（Open Neural Network Exchange）是一种开源的格式，它允许使用不同深度学习框架训练出来的模型能够相互转换和共享。它是由微软和Facebook合作开发的，目的是解决不同深度学习框架之间的互操作性问题，使得模型能够跨平台运行而不会丢失模型定义和权重信息。 .ncnn是腾讯开源的一个轻量级高性能神经网络推理框架，专注于移动和嵌入式设备上的应用。它经过高度优化，可以充分利用手机CPU的计算能力，避免了对GPU的依赖，因此非常适合需要在移动设备上运行的场景，如手机APP或嵌入式设备等。 将.onnx格式转换为.ncnn格式的过程，主要是为了将训练好的模型部署到移动或嵌入式设备上。这一转换过程涉及到模型结构和权重参数的转换，保证在转换过程中模型的准确性和性能得以尽可能保留。在实现转换时，需要使用特定的工具或库，比如腾讯提供的转换工具，这些工具能够读取.onnx格式的文件，并将其转换为.ncnn能够理解的格式。 转换过程中，需要特别注意以下几个方面：首先是模型结构的兼容性，确保.onnx模型中的所有操作和层都可以在.ncnn框架中找到对应的实现；其次是性能优化，因为移动设备的计算资源有限，所以在转换时常常需要对模型结构进行优化，比如剪枝、量化等手段，以提高模型在目标平台上的运行速度和效率；最后是内存使用优化，移动设备的内存通常受限，如何有效管理内存使用也是转换时需要考虑的重要因素。 此外，转换工具通常还会提供一定的调试和优化接口，方便开发者针对特定应用场景和硬件环境，进行进一步的模型调优和性能提升。开发者在使用转换工具时，也需要根据工具的文档说明，确保遵循正确的步骤和最佳实践。 .onnx到.ncnn的转换不仅涉及数据格式的转换，还涉及模型的优化和适应性调整，以便模型能在移动和嵌入式环境中发挥最大效能。转换工具的选用和使用方法决定了最终的转换效果和部署效率。

u2net.onnx 是一个模型文件，通常用于机器学习和深度学习领域，特别是在计算机视觉任务中进行图像分割。模型采用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一种开放式的模型交换格式，允许不同的人工智能框架之间转换模型，使得开发者能够在不同的深度学习框架和平台之间无缝迁移训练好的模型。ONNX格式的优势在于它提供了一种通用的方法来表示深度学习模型，这使得开发者可以在多种框架之间共享模型，比如从PyTorch转换到TensorFlow，或者反之。 u2net.onnx文件通常是基于U^2-Net架构的深度学习模型，这是一种专门用于图像分割的神经网络。U^2-Net网络结构通过一系列卷积层和上采样层来提取图像中的目标区域，同时抑制背景噪声，非常适合于实例分割任务。实例分割是一种更为精细化的图像分割方法，不仅需要区分图像中的不同物体，还要对同一物体的不同实例进行区分。 U^2-Net模型的设计使得它能够处理不同尺寸的输入图像，并输出每个像素点属于前景或背景的概率图，即分割掩码。这种模型因其结构上的优势，比如轻量级和高效的推理速度，受到了广泛的应用。例如，在医学图像分析、自动驾驶车辆的感知系统、以及各种图像内容分析和编辑软件中都可以看到类似U^2-Net模型的应用。 在处理图像分割任务时，U^2-Net可以准确地从复杂的背景中分离出前景目标，这对于需要精确识别和分析图像中特定区域的应用场景尤为关键。例如，该模型可以用于去除照片中的杂乱背景，仅保留主体对象，或在视频流中实时跟踪特定对象等。U^2-Net模型的高效性和准确性使其成为图像分割任务中一个非常实用的工具。 另外，u2net.onnx文件的使用还涉及到不同的深度学习库和框架，如PyTorch、TensorFlow和ONNX Runtime等。开发者需要根据具体的框架和库来加载和部署u2net.onnx模型，然后将其应用于具体的图像分割任务。在部署模型时，可能还需要考虑计算资源和运行环境，以确保模型能够高效运行，满足实时性或准确性的要求。 u2net.onnx文件的出现和使用，反映了深度学习领域对于模型标准化和互操作性的需求。随着深度学习技术的不断进步，越来越多的模型将以ONNX格式被共享和部署，这将极大推动人工智能技术在各个领域的应用和发展。此外，随着技术的普及和工具的优化，开发者和研究人员对于此类模型文件的使用将变得更加方便和高效。

onnx onnxrun、coder代码安装包，直接pip install即可，无需在线下载然后安装，onnx功能强大且兼容性好，适用于不同深度学习框架下中间模型转换onnxrun time安装包。一、定义与功能 ONNX Runtime是一个开源的跨平台推理引擎，旨在使机器学习模型在各种硬件和软件平台上高效运行。它支持多种编程语言，包括C++、Python、C#、Java等，并且可以在CPU、GPU和FPGA等硬件上运行。ONNX Runtime的目标是提供一种高效、可移植的方式来运行以ONNX（Open Neural Network Exchange）格式表示的机器学习模型。 二、特点与优势 高效性：ONNX Runtime针对多种硬件平台进行了优化，能够充分发挥CPU、GPU和FPGA等硬件的性能，实现模型的高效推理。 可移植性：ONNX Runtime支持多种编程语言和操作系统，使得模型可以轻松地在不同的平台上运行，降低了开发者的维护成本。 易用性：ONNX Runtime提供了丰富的API接口和文档，使得开发者可以轻松地集成和使用它，从而加速模型的部署和上线。 生态支持：ONNX Runtime得到了众多主流机器学习框架的支持，如TensorFlow、PyTorch等。这意味着开发者可以在这些框架中轻松地将模型导出为ONNX格式，并通过ONNX Runtime进行高效推理。

在开发基于Windows的表单应用程序（WinForm）时，实现目标检测功能一直是一个备受关注的领域，特别是在安全监控、智能分析等行业。随着深度学习技术的发展，使用卷积神经网络（CNN）进行图像处理和分析已成为主流方法。YOLO（You Only Look Once）算法是其中一种非常高效且准确的实时对象检测系统，它能够快速地在图像中识别和定位多个对象。 本项目的核心在于调用YOLO的onnx文件，即经过ONNX（Open Neural Network Exchange）格式转换后的模型，以便在WinForm应用中实现带有方向的目标检测功能。ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它允许不同的框架之间进行模型的无缝转换和互操作性，这样开发者可以使用自己偏好的框架进行模型训练，再部署到其他框架上的应用中。 项目中提到的yolosharp包是一个为WinForm设计的库，它封装了对YOLO模型的操作，使得开发者能够较为方便地在C#编写的应用程序中集成和使用YOLO模型。yolosharp包利用了YOLO模型的高效性和准确性，并通过C#对模型进行封装，使得调用模型进行图像处理更加简单。 在本项目中，所使用的模型是YOLO11_obb_defect模型，这表明开发者所使用的是一个针对特定应用场景训练的模型。"obb"通常指的是oriented bounding boxes，即定向边界框，它在检测对象时不仅仅给出边界的矩形框，还能识别并描述对象的方向。这对于那些需要精确到对象朝向的应用场景尤为重要，如交通监控中的车辆识别、无人机拍摄中的地面目标跟踪等。 在进行方向目标检测时，算法会输出每个检测到的对象的类别以及它们在图像中的位置信息。位置信息不仅包括对象中心点的坐标，还包括对象的方向角度，这使得检测结果更为丰富，能够提供给后续应用更多维度的信息。这比传统的二维边界框提供了更多的细节，对于分析和决策支持系统来说是一个重要的进步。 通过将YOLO算法与WinForm应用程序相结合，并利用yolosharp包简化模型的调用，开发者可以构建出功能强大且响应迅速的桌面端应用程序。这样不仅提高了应用的实用性，还扩大了应用范围，使其能够在更广泛的行业中发挥作用。

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。其版本4.12.0是一个较新的版本，具有许多改进和新功能，如支持深度学习模块等。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，可以在NVIDIA的GPU上运行。CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是专门为深度神经网络设计的GPU加速库，用于深度学习计算。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的生态系统，用于表示深度学习模型，允许模型在不同的深度学习框架之间迁移。 在编译OpenCV时，尤其是涉及到GPU加速和深度学习模块时，需要确保环境中有适当的依赖项和预编译的二进制文件，以加速编译过程。.cache文件是编译过程中自动生成的文件，它包含了源代码配置时的缓存信息，这些信息可以被编译系统用来加快后续的配置过程。 在编译OpenCV 4.12.0时，如果你需要启用CUDA、CUDNN以及ONNX支持，这通常意味着你的系统需要有NVIDIA的GPU以及相应的驱动程序和库文件。在Linux系统中，这些依赖通常包括cuda-toolkit、libcudnn和libonnx等。在配置编译选项时，你会指定这些库的路径，并通过cmake进行配置。这个过程中，.cache文件就扮演了记录这些配置的角色，从而在之后的编译过程中，可以直接使用这些配置信息，无需重新扫描和检测。 因此，如果你在编译OpenCV的过程中生成了.cache文件，这意味着你已经完成了配置步骤，并且已经指定了所有必要的依赖项和参数。你可以将这些.cache文件保存下来，以便在将来再次编译OpenCV时，可以通过读取这些文件来跳过配置阶段，直接进入编译阶段，这将大大节省时间和资源。 此外，OpenCV社区经常会发布针对特定版本的预编译二进制文件或者包，这些包中往往也包含了.cache文件。它们可以被用来直接部署OpenCV，而无需从源代码开始编译，这对于不想深入了解编译过程的用户来说非常方便。 对于想要深入理解OpenCV 4.12.0编译过程的开发者来说，了解如何生成和使用.cache文件是十分重要的。它不仅能够加速编译过程，还能够提供一种快速重新配置编译选项的方法。而了解CUDA、CUDNN和ONNX的相关知识，以及它们与OpenCV的集成方式，则是深入掌握高级计算机视觉和深度学习应用的前提。