[附代码]重写YOLOX的TensorRT版本部署代码 前言YOLOX是前段时间旷视开源的一个目标检测算法，据说效果很好，这两天有空了就准备研究一下，看了论文感觉里面干货还是很多的，等后面再仔细研究研究。从论文放出的结果来看，YOLOX在速度和精度上应该是全面超过了之前的YOLO系列算法的。比较良心的是，作者不仅开源了代码和模型，还放出了TensorRT、OpenVINO、NCNN等框架下的模型部
# ONNX Android部署指南
随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的机器学习模型被用于移动设备中。在众多模型格式中，ONNX（Open Neural Network Exchange）因其开放性和灵活性受到了越来越多开发者的青睐。本文将介绍如何将ONNX模型部署到Android设备上，包括依赖库、代码示例及整个过程的结构化说明。
## 什么是ONNX？
ONNX是一个开放的深度学习框
@ by moses on 2015.1
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1. 用IDE工具如Eclipse创建一个Java工程（或Java Web工程）;
2. 在build path - configure build path - Libraries - 选择Add External JARS...
将...\Tomcat 8.0\
文章目录一、常用布局线性布局（==Linear layout==）相对布局（==Relative layout==）帧布局（Frame layout）表格布局（Table layout）网格布局（Grid layout）约束布局（Constrained layout）二、添加布局1.利用XML文件设计2.利用java代码添加三、布局重要属性1. android:layout_width=" "
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2024-07-10 21:57:04
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Android四大组件Android四大组件包括如下：ActivityService广播(BroadCast Recevicer)Content ProviderActivity生命周期简单流程Activity简单生命周期流程为onCreate() -> onStart() -> onResume() -> onPause() -> onStop() -> onDes
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2023-10-24 05:29:48
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Android官方架构组件ViewModel+LiveData+DataBinding架构属于自己的MVVMDemo运行效果获取Bing每日一图并显示项目结构实现过程1. 添加Glide、Retrofit、RxJava的依赖implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.4.0'
compile 'com.squareup.retrofit2:a
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2024-01-21 02:28:49
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onnx全称是Open Neural Network Exchange。onnx既支持dl的模型，也支持ml的模型。目前我遇到的业务场景基本是pytorch->onnx->tensorrt和pytorch->onnx->ncnn，前者主要是在云端部署的情况，大多数还是用tensorrt的py接口去加速，后者只要是放在端侧部署的情况。之前电商的业务大部分还是直接部署在云端，通
【深度学习】ONNX模型CPU多线程快速部署 文章目录【深度学习】ONNX模型CPU多线程快速部署前言搭建打包环境python多线程并发简单教程基本教程ONNX模型多线程并发打包成可执行文件总结 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
一、安装安卓终端模拟器Termuxhttps://github.com/termux/termux-app/releases手机是arm 64位的，就下载 ‘termux-app_v0.118.0 github-debug_arm64-v8a.apk’，或者从F-Droid下载https://f-droid.org/repo/com.termux_117.apk安装完apk后如下更换源 Termu
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2024-03-30 19:43:31
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import torchfrom torchvision import
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2023-05-18 17:13:50
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# Python ONNX部署
## 介绍
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它的目标是实现不同深度学习框架之间的模型互操作性。ONNX通过定义通用的模型表示来实现跨不同框架的模型导出和导入。
在本文中，我们将学习如何使用Python和ONNX来部署深度学习模型。我们将通过以下步骤来实现：
1. 选择一个深度学习框架（如P
原创
2023-07-24 03:37:02
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# 使用ONNX在Python中进行部署
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放标准，用于表示深度学习模型。通过使用ONNX，我们可以在不同的深度学习框架之间共享和部署模型，无需重新训练。本文将介绍如何使用ONNX在Python中部署深度学习模型。
## 步骤
### 步骤一：将模型转换为ONNX格式
首先，我们需要将我们的深度学习模型转换为ONNX
原创
2024-02-23 03:42:52
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也算是基础知识了 就搬来了 还是要说大佬勿怪 其实应该算是 转成trt默认 使用 这样说确切不过我一般不这么用yolo直接 用王鑫宇 大佬
原创
2024-07-24 14:06:11
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ONNX是什么ONNX（Open Neural Network eXchange，开放神经网络交换）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, TensorFlow）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。
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2024-08-31 19:29:12
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YOLOX模型ONNX格式说明我记得大概是在去年七月份的时候我写过一篇文章是介绍YOLOX+OpenVINO推理的，下载YOLOX的ONNX格式模型（github上可以下载）https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/tree/main/demo/ONNXRuntime
https://github.com/Megvii-BaseDetection/
yolox_nano模型的参数量极小，并且有着一定的准确度而被使用到手机端的yolox部署：部署的结果我已经上传到GitHub：https://github.com/Elsa-zlt/ncnn-android-yolox-nanoyolox_nano训练命令：python tools/train.py -f exps/example/yolox_voc/yolox_voc_nano.py -d 1
概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化 ONNX 模型，我们知道 ONNX 记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。事实上，ONNX 模型的结构可以用类图大致表示如下：如图所示，一个 ONNX 模型可以用 ModelProto 类表示。ModelProto 包含了版本、创建者等日志信息，还包含了存储计算图结构
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2024-08-24 10:16:12
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编辑ONNX的python代码一、ONNX模型的基本操作1，加载ONNX模型2，保存ONNX模型3，OP节点列表4，输入节点名称5，输出节点名称6，参数节点二、ONNX模型的修改1，修改内部的变量2，创建tensor3，增加OP节点4，增加输入\输出tensor节点5，增加参数节点6，特殊节点-constant增加7，读取ONNX的参数tensor格式，转换为numpy三、例程得到第一个Conv的
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2023-12-19 22:46:51
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五步搞定Android开发环境部署——非常详细的Android开发环境搭建教程
引言
在windows安装Android的开发环境不简单也说不上算复杂，本文写给第一次想在自己Windows上建立Android开发环境投入Android浪潮的朋友们，为了确保大家能顺利完成开发环境的搭建，文章写的尽量详细，希望对准
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
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2024-07-24 10:32:57
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