PaddleSeg工程下HumanSeg的V2版本onnx模型，已做onnxsim，可转tnn、ncnn、亲测。

arcfaceresnet100-8及scrfd_2.5g_kps_S模型（openvino的xml及bin及普通的onnx模型） 两者均为开源预训练模型，注意arcfaceresnet100-8模型输入已由RGB调整为BGR，即可由opencv读取后直接输入。其内findface.xml为opencv的开源人脸检测库。调用方式为： cv::CascadeClassifier cascade_face = cv::CascadeClassifier("findFace.xml"); cascade_face.detectMultiScale(frame,faces,1.09,1,0,Size(90,90),Size(400,400)); if(faces.size()!=0) { }

Yolov7.onnx 模型文件，ONNX 对象检测 。 YOLO 是一种最先进的实时目标检测系统。 格式 ONNX v7 框架 pytorch 1.13.0 导入ai.onnx v12 输入 images type: float32[1,3,640,640] 输出 output type: float32[1,25200,85]

下载解压模型文件，将这些 onnx 模型文件复制到用户目录下的 `.u2net` 文件夹即可。 u2net.onnx u2net_cloth_seg.onnx u2net_human_seg.onnx u2netp.onnx

ONNX模型相关学习笔记

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适用于TensorRT8.0版本及以上 使用步骤 1、chmod 添加文件执行权限 2、将onnx路径修改为自己的onnx模型路径 3、运行py问价

ONNX简化器 ONNX很棒，但有时太复杂了。 背景 有一天，我想将以下简单的重塑操作导出到ONNX： import torch class JustReshape ( torch . nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( JustReshape , self ). __init__ () def forward ( self , x ): return x . view (( x . shape [ 0 ], x . shape [ 1 ], x . shape [ 3 ], x . shape [ 2 ])) net = JustReshape () model_name = 'just_reshape.onnx' dummy_input = torch . randn ( 2 ,

PaddleSeg官方提供的轻量级PP-HumanSeg模型转换为onnx，输出为argmax的索引值。

yolov5 pytorch模型转onnx并用python ,c++ ，java进行推理