树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

ufldv2_culane_res34_320x1600.onnx 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134159886

ufldv2_tusimple_res34_320x800.onnx 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134159886

Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别，支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7，这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别，可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）等功能，使得整个系统更加强大和灵活。首先，Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型，它们在不同场景下表现出色，Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次，Java应用可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）功能，这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据，实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来，Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据，送入YOLO ONNX模型进行处理，实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中，Java应用可以进行预处理和后处理步骤，例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作，以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作，从而提高目标检测和识别

logging.h

inswapper_128_fp16.onnx

标题中的“onnx转ncnn工具，ui操作”指出，这是一个用于将ONNX模型转换为ncnn可执行格式的工具，并且提供了用户界面以便于操作。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放标准，用于表示多种机器学习模型，而ncnn是腾讯优图团队开源的高性能神经网络前向计算框架，特别适合移动端的推理。 描述中提到的具体参考链接指向了CSDN的一个博客编辑器页面，这通常会包含关于如何使用这个工具的教程或者详细步骤。尽管链接没有给出具体内容，但可以推测该页面会涵盖如何安装、配置和运行这个转换工具，以及如何通过UI来交互操作。 标签“ncnn”、“onnx”和“工具”进一步确认了讨论的主题。ncnn是目标平台，onnx是源模型格式，而“工具”表明这是一个实用程序，帮助开发者在两者之间进行转换。 压缩包内的文件名列表显示了一些关键的库和可执行文件，这些都是工具运行所必需的： 1. `ONNXToNCNN解析.exe.config`：这是应用程序的配置文件，可能包含关于程序设置、依赖项和环境变量的信息。 2. `onnxruntime.dll`：这是微软的ONNX运行时库，用于加载和执行ONNX模型。 3. `Newtonsoft.Json.dll`：这是一个JSON序列化和反序列化的库，可能用于读取或写入模型相关的配置文件。 4. `Google.Protobuf.dll`：谷歌的Protocol Buffers库，用于数据序列化，可能在ONNX模型的内部通信中发挥作用。 5. `Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`：这是ONNX运行时的扩展，可能包含了与微软机器学习框架相关的功能。 6. `System.Memory.dll`、`System.Numerics.Vectors.dll`、`System.Buffers.dll`和`System.Runtime.CompilerServices.Unsafe.dll`：这些是.NET框架的一部分，提供内存管理、向量运算、缓冲区处理和不安全代码支持，对高性能计算至关重要。 7. `ONNXToNCNN解析.exe`：这是主要的可执行文件，包含了转换工具的主体逻辑，用户通过这个文件启动和使用工具。 综合这些信息，我们可以理解这个工具的工作流程可能是：用户通过UI导入一个ONNX模型；然后，工具使用`onnxruntime.dll`和`Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`来解析和验证模型；接着，借助`Newtonsoft.Json.dll`和`Google.Protobuf.dll`处理模型的结构信息；利用内部算法将模型转换为ncnn兼容的格式，并可能保存为ncnn特有的文件结构。用户可能需要了解ONNX模型的基本知识，以及ncnn的模型部署要求，以便正确地使用这个工具。

解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348

标题 "C# Onnx模型信息查看工具 源码" 提供了我们正在讨论的是一个用C#编写的工具，其主要功能是查看ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的信息。ONNX是一种开放的格式，旨在促进AI模型的互操作性，它允许模型在不同的框架和平台上共享。这个工具对于理解和调试ONNX模型非常有用。 描述中提到的博客地址（https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134162731）提供了一个更深入的资源，可能包含了如何使用该工具以及源码实现的详细解释。通常，这样的博客文章会涵盖以下内容： 1. **工具介绍**：可能会详细解释该工具的目的，例如，它是如何帮助开发者查看模型结构、层信息、参数数量等的。 2. **ONNX模型基础**：作者可能会简要介绍ONNX的基本概念，包括模型的图结构、节点、张量和数据类型等。 3. **C#编程基础**：如果目标读者不熟悉C#，博主可能会提供一些关于C#编程和.NET框架的基础知识。 4. **源码解析**：对每个关键代码段进行解释，如读取ONNX模型文件，解析模型结构，遍历图节点，提取和显示模型信息等。 5. **使用示例**：展示如何运行该工具，以及如何解释和解读工具输出的信息。 6. **安装和构建**：可能包括获取项目源码，设置开发环境，以及如何使用Visual Studio（.sln文件通常与VS项目相关）来编译和运行代码的步骤。 7. **.vs文件夹**：这是Visual Studio的工作区文件，包含项目设置、调试配置等信息，通常不直接包含源代码，而是用于IDE内部的组织和配置。 8. **Onnx Demo**：这可能是项目的源代码文件夹，可能包含类库、资源文件和配置文件等。 从标签 "C# Onnx模型信息查看工具" 我们可以推断，这个工具是专为C#程序员设计的，他们可能在工作中需要处理ONNX模型，并且想要一个本地化的解决方案来检查这些模型的详细信息。 这个工具的源码提供了学习C#和ONNX交互的一个实例，可以帮助开发者理解如何在C#环境中操作和解析ONNX模型，从而增强他们在AI模型部署和调试方面的能力。通过阅读博客文章和分析源码，不仅可以掌握工具的使用，还能深入理解ONNX模型的内部工作原理，以及C#编程在AI领域的应用。

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