一.onnx基本概念1、ONNX文件就是使用Protobuf序列化过后储存的二进制文件。什么是Protobuf？Protobuf是用来结构化数据的一种库，常用的结构化数据的库有JSON或XML，但他们的缺陷就是解析和反解析时速度慢，Protobuf的提出则解决了这个问题。那么什么是结构化数据呢？ 结构化数据存储格式不限于二进制，可以是文本、二进制或混合的形式，如JSON和XML都属于结构化数据存储
近期由于业务需要，需要将训练好的模型转为ONNX格式，为此颇费了一番功夫，在此总结一下吧。。1、ONNX是一种神经网络模型保存的中间格式，支持多种格式的模型转为ONNX，也支持使用ONNX导入多种格式的模型，具体见https://github.com/onnx/tutorials;目前其实ONNX对于模型的支持还不是太好，主要表现在一些op还不能够支持；2、在PyTorch下要将模型保存成ONNX
CenterPoint基于OpenPcDet导出一个完整的ONNX，并用TensorRT推理，部署几个难点如下：1.计算pillar中每个点相对几何中心的偏移，取下标方式进行计算是的整个计算图变得复杂，同时这种赋值方式导致运行在pytorch为浅拷贝，而在一些推理后端上表现为深拷贝修改代码，使用矩阵切片代替原先的操作，使导出的模型在推理后端上的行为结果和pytorch一致，并简化计算图，同时，计算
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2024-08-20 22:16:05
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摘要微分算子在图像处理中的作用主要是用在图像的边缘检测，而图像边缘检测必须满足两个条件：一能有效的抑制噪声，二能必须尽量精确定位边缘位置。现在常用的微分算子主要有：Sobel算子，Robert算子，Prewitt算子，拉氏算子，Canny算子，下面通过这两个必须满足的条件对这几种算子的性能进行分析。1.Sobel算子该算子主要用于边缘检测，在以离散的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值。该
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2024-03-29 15:38:32
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【深度学习】ONNX模型快速部署提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】ONNX模型快速部署前言搭建打包环境打包可执行文件总结 前言之前的内容已经尽可能简单、详细的介绍CPU【Pytorch2ONNX】和GPU【Pytorch2ONNX】俩种模式下Pytorch模型转ONNX格式的流程，本博文根据自己的学习和需求进一步讲解ONNX模型的部署。onn
在前面的文章《OpenCV中feature2D学习——SURF和SIFT算子实现特征点检测》中讲了利用SIFT和SURF算子进行特征点检测，这里尝试使用FAST算子来进行特征点检测。 FAST的全名是：Features from Accelerated Segment Test，主要特点值计算速度快，比已知的其他特征点检测算法要快很多倍，可用于计算机视觉应用
在现代深度学习的应用中，PyTorch和ONNX（开放神经网络交换格式）是两个重要的框架。将PyTorch模型转为ONNX格式以支持跨平台部署并且能利用各种硬件加速，但在这个过程中添加算子可能会遇到一些挑战。本文将详细记录我在解决“PyTorch转ONNX添加算子”问题中的综合过程。
### 环境配置
为了实现PyTorch模型转ONNX，并能支持自定义算子，我们需要先搭建一个合适的开发环境。
本文通过此脚本从def文件自动生成。不要直接修改，而是编辑算子定义。 对于算子输入/输出的可辩别的，它可以是可辩别的、不可辩别的或未定义的。如果未指定变量的可辩别的，则该变量具有未定义的可辩别的。 ai.onnx (default) OperatorSince version Abs 13, 6,
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2020-12-21 08:26:00
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本文介绍了简化 onnx upsample 算子的方法。
原创
2022-04-19 17:10:00
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onnx，pytorch
原创
2022-03-23 14:23:35
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NMS算法 非极大值抑制（NMS）顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中用于提取分数最高的窗口的。 例如在行人检测中，滑
文章目录pytoch 转 onnx 过程中扩展自定义op流程细节学习自定义pytorch的op加入symboliconnx 转 tensorRT 过程中扩展自定义op流程细节学习对自定义op：InstanceNormalization的详解InstanceNormalizationPlugin.hppInstanceNormalizationPlugin.cppbuiltin_op_import
TensorFlow发展及使用简介 2015年11月9日谷歌开源了人工智能系统TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要如下。2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。2016年09月27日：TensorFlow支持机器翻译模型。2016年08月30
在深度学习的应用中，PyTorch 和 ONNX 的结合为模型的部署提供了极大的便利。然而，在实际使用的过程中，我们可能会遇到“PyTorch ONNX 算子打包”相关的问题。本博文将详细记录解决这些问题的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、以及预防优化。
### 问题背景
在我进行深度学习项目时，常常需要将PyTorch模型导出为ONNX格式以供在其他平台上使用。随着
ONNX算子列表Abs-13SequenceEmptyAbs-6 SequenceEraseAbs-1 SequenceInsertAcos-7 SequenceLengthAcosh-9 ShapeAdd-14 ShrinkAdd-13 SigmoidAdd-7 SignAdd-6 SinAdd-1 Sin
原创
2022-12-04 00:36:19
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文章目录1. 简介1.1 什么是算子？1.2 算子分类2. 常用的Transformation算子2.1 key类型算子2.2 Key-Value类型算子2.3 分区设置算子2.4 分区操作算子3. 常用的Action算子3.1 Key 类型算子3.2 Key-Value类型算子3.3 分区操作算子 1. 简介1.1 什么是算子？分布式集合对象（RDD）的API称为算子，本地对象的API，叫做方
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2024-04-18 15:33:48
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# PyTorch模型转换到ONNX模型中reshape的常见问题
在深度学习中，模型的转换和部署是非常重要的一环。PyTorch是一个流行的深度学习框架，而ONNX则是一个开放式的模型格式，可以让您在不同的框架之间进行模型转换和迁移。在将PyTorch模型转换到ONNX模型时，经常会遇到一些reshape相关的问题。这篇文章将介绍这些常见问题，并提供解决方案和代码示例。
## 什么是resh
原创
2024-07-03 06:41:01
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前言代码 论文# Mask-rcnn 算法在 torch vision 中有直接实现，可以直接引用使用在自己的工作中。
import torchvision
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(weights=MaskRCNN_ResNet50_FPN_Weights.DEFAULT)Mask R-CNN（Mask
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2024-10-13 17:15:20
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## PyTorch转ONNX：手动添加不支持的算子
### 介绍
PyTorch是一个流行的开源深度学习框架，它提供了丰富的预训练模型和灵活的计算图构建机制。然而，有时候我们需要将PyTorch模型转换为ONNX格式，以便在其他平台上运行。ONNX是一种开放的深度学习框架交换格式，它允许我们在不同的框架之间共享和部署模型。
在PyTorch中，我们可以使用`torch.onnx.expor
原创
2023-07-21 11:00:21
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全卷积网络FCN(Fully Convolutional Networks)是CV中语义分割任务的开山之作。FCN网络在PASCAL VOC(2012)数据集上获得了62.2%的mIoU。论文全名《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，发布于2015年CVPR。 图1 FCN网络结构
全卷积网络FCNFCN亮点之一
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2024-10-25 13:26:31
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