数据处理基础numpy基础1.numpy创建数组及基础属性2.数组的特点3.创建常见数组4.数组数据类型5.生成随机数6.一维数组索引7.布尔索引8. 多维数组的索引9.实际问题10.数组的转置和换轴11.Numpy矩阵介绍12.通用函数介绍13数组广播机制14Numpy读写二进制文件15Numpy读写文本文件pandas基础1Pandas简介2.pandas读取文本文件3存储数据框4.pand
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2024-02-02 13:40:13
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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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ONNX结构分析ONNX结构分析onnx将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。onnx.helper----node、graph、model在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make
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2024-04-18 13:31:16
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摘要 由于各种姿态、光照和遮挡，在无约束环境下的人脸检测和定位具有挑战性。最近的研究表明，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的成绩。在本文中，我们提出了一个深度级联多任务框架，利用检测和对齐之间的内在相关性来提高它们的性能。特别地，我们的框架利用一个级联架构，通过精心设计的三个阶段的深度卷积网络，从粗到精地预测人脸和地标位置。此外，我们还提出了一种
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2024-10-25 13:12:25
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文章目录系列文章目录1 背景1.1 ONNXRuntime简介1.2 DBFace介绍2 模型部署基本流程3 推理结果3.1 可视化检测结果3.2 推理时间参考资料 1 背景目前，随着应用场景不断丰富、算法部署技术成熟、计算平台算力增长，深度学习模型工程落地需求巨大，模型的端侧部署很有必要。DBFace官方给出了Pytorch训练以及NCNN移动端部署的代码，所以我在此基础
文章目录引言mtcnn介绍mtcnn是什么图像金字塔模型+参数配置ncnn介绍ncnn是什么深度学习框架是什么 引言刚接触人脸识别，各种新名词看的很懵逼，下面介绍下mtcnn和ncnn的概念入门mtcnn介绍mtcnn是什么mtcnn：Multi-task convolutional neural network（多任务卷积神经网络） 其实是一种网络模型，一种算法，同级别的还有下面一些模型物体分
在深度学习工程中，PyTorch已成为一种流行的框架，然而将PyTorch模型转换为ONNX（开放神经网络交换）格式以便于跨平台部署时，常常会遇到各种挑战。这篇博文将详细记录“PyTorch转ONNX模型”过程中出现的问题和解决方案。
### 问题背景
在实际应用场景中，许多基于PyTorch的模型需要转化为ONNX格式，以便在不同的硬件和编程框架中进行推理。这一过程对我们的业务影响重大，因为
这里注意安装了onnxmltool后会改变。protobuf的版本需要重新安装。最近在转deepface的代码。
原创
2023-06-24 09:37:02
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一，导出onnx模块1.1 运行python .\export.py导出onnx模块 yolov7提供了简单的点对点预测，不需要再重新写NMS，非常方便，于是当然采用--end2end方法啦，命令如下图： 运行时发现没装onnx, 那就安装好了1.2 安装onnxconda install -c conda-forge onnx但是！
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2024-10-24 18:19:10
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一、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下训练yolov3二、基于海思芯片：从算法到移植 darknet框架下yolov3转为caffe框架下三、基于海思芯片：从算法到移植 caffe-yolov3测试训练效果四、基于海思芯片：从算法到移植 生成海思wk文件并进行成果展示 在本系列教
ONNX 模型的修改与调试写在前面： 本文档为学习上述链接的相关记录，基本内容一致，仅用于学习用途，若侵权请联系我删除 ONNX 模型的修改与调试0 引言1 ONNX 的底层实现1.1 ONNX 的存储格式1.2 ONNX 的结构定义2 读写 ONNX 模型2.1 构造 ONNX 模型2.2 读取并修改onnx模型3 调试ONNX模型3.1 子模型提取3.2 添加额外输出3.3 添加冗余输入3.4
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2024-05-29 00:24:35
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开放神经网络交换，提出用来表示深度学习模型的开放格式。所谓开放就是ONNX定义了一组和环境，平台均无关的标准格式，来增强各种AI模型的可交互性。即无论使用何种训练框架训练模型（比如TensorFlow/Pytorch/OneFlow/Paddle），在训练完毕后都可以将这些框架的模型统一转换为ONNX这种统一的格式进行存储。注意ONNX文件不仅仅存储了神经网络模型的权重，同时也存储了模型的结构信息
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2024-02-21 14:30:13
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然后我们尝试推理模型。
原创
2023-07-01 00:17:26
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首先先从NN（nearest-neighbor）分类器开始介绍,下图是使用NN分类器对CIFAR-10数据库进行分类的一个结果。可以看出，分类出来的效果并不好，如将车分类成了horse类。那么为什么会造成这样的结果呢？是否可以优化呢？是不是意味着NN或者KNN在实际中就没有用处了呢？我们带着这些疑问继续去学习以下内容。计算出的L1距离越小，意味着与训练图越相似，当为0的时候，两张图就是一模一样了。
作者：龟壳（一）Pytorch分类模型转onnx 实验环境：Pytorch2.0 + Ubuntu20.041.Pytorch之保存加载模型1.1 当提到保存和加载模型时，有三个核心功能需要熟悉：1.torch.save：将序列化的对象保存到disk。这个函数使用Python的pickle实用程序进行序列化。使用这个函数可以保存各种对象的模型、张量和字典。
2.torch.load：使用pickl
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2023-06-18 00:57:52
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## 深度学习模型转ONNX
随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的广泛应用，不同深度学习框架之间的模型转换变得愈发重要。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型交换格式，它允许不同深度学习框架之间的模型相互转换。在本文中，我们将介绍如何将深度学习模型转换为ONNX格式，并给出相应的代码示例。
### 什么是ONNX？
ONNX是一
原创
2024-05-16 07:19:53
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文章目录系列文章目录1 ONNX模型表示2 模型转换3 Python环境下的推理参考资料 上一篇博客中简单介绍了ONNXRuntime推理引擎和DBFace检测模型，这篇博客中将展示如何使用其Python API进行初步验证及推理部署。1 ONNX模型表示ONNX（Open Neural Network Exchage）是一个开源机器学习模型数据的存储标准，支持不同的人工智能框架，从而将其训练好
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2024-09-30 06:23:27
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语音转换成文本 技术实现In this article, I'll discuss some pro tips that'll help you ace your interviews at your dream companies and get the most out of your job offers. 在本文中，我将讨论一些专业技巧，这些技巧可以帮助您在理想的公司进行面试，并从工作机会
Ruyi环境搭建与NNIE模型转换与使用一、Ruyi是一个集成 开发环境 ，主 要用于模拟程序运行，模型转换，验证对比。模型转换后，Ruyi提供了一些仿真库，让Ruyi可以仿真模型转换后的模块一样，运行得到相同结果。常用功能仿真即可，我们只需要知道结果，然后跟原模型输出结果做对比即可,甚至更多时候我们只是直接在目标板上跑。关于模型转换后是否精度正确，那么他就需要运行caffe，来加载模型，并跑一张
???物体检测-系列教程 总目录
有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码10、模型可视化yolov5的工程代码几乎都是用pytorch来编写训练的，生成的网络模型文件也是pt格式（pt即pytorch）有一个非常好用的工具，叫做netron，可以将预训练的模型文件直接解析成可视化界面，可以非常直观并且详细的查看前向传播过程，
