pytorch模型转为onnx模型
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
基于AlexNet深度学习的11种中草药智能识别系统【python源码+c++ qt5界面+数据集+训练代码】目标识别、深度学习实战
本文基于AlexNet深度学习模型,通过百度爬取的较少图片,训练了一个进行中草药的识别模型,可用于识别11种不同的中草药类型有:{'曼陀罗': 0, '白花蛇舌草': 1, '芍药': 2, '苍耳': 3, '蒲公英': 4, '薄荷': 5, '藿香': 6, '蛇莓': 7, '金银花': 8, '鸡蛋花': 9, '龙葵': 10}。并基于此模型开发了一款带UI界面的中草药智能识别系统,可用于识别场景中的中草药类别,更方便进行功能的展示。该系统是基于python与c++ QT5开发的,支持图片识别检测。本文提供了完整的Python代码和使用教程,给感兴趣的小伙伴参考学习。
python-基于人脸识别智能化小区门禁管理系统源码
python-基于人脸识别智能化小区门禁管理系统
python190基于人脸识别智能化小区门禁管理系统.zip
这些项目以Python语言为基础,是一系列多样化的系统。无论是学业预警、自主评测,还是电影推荐、二维码识别,或者是数据加密、信息隐藏,这些项目充分利用了Python语言的优势,为用户提供了高效、灵活的解决方案。 Python语言作为一种高级编程语言,具有简洁、可读性强的特点,使得开发者可以更加专注于解决问题的逻辑。同时,Python拥有丰富的开源库和框架,如Django、Flask、OpenCV等,为项目开发提供了强大的支持。 这些项目的开发旨在为用户提供便捷、智能的服务和功能。Python语言具备广泛的应用领域,从机器学习、自然语言处理,到图像处理、数据可视化,Python在各个领域都有良好的应用场景。同时,Python的生态系统也在不断扩展和发展,拥有丰富的第三方库和工具。 通过Python语言的支持,这些项目可以实现多样化的功能需求,如数据分析、图像处理、网络安全等。同时,Python的简洁性和易读性,使得项目的开发、测试和维护更加高效和方便。 总之,这些项目利用Python语言的优势和多样化特性,为各个领域的应用和研究提供了强大的解决方案。无论是学校学业预警、电影推荐,还是数据加密、图像识别,这些项目都能够高效、灵活地满足用户需求,为用户提供优质的体验。
负荷预测基于VMD-CNN-BiLSTM-Attention的负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)相结合的负荷预测模型,并通过Python代码实现。该模型首先利用VMD对原始负荷序列进行自适应分解,将其划分为多个本征模态分量,有效降低数据复杂性并抑制噪声干扰;随后采用CNN提取各分量的局部时序特征,利用BiLSTM充分捕捉时间序列的前后向长期依赖关系;最后引入Attention机制对不同时间步的隐含状态进行动态加权,突出关键信息,提升预测精度。研究涵盖了完整的模型构建流程、训练策略设计及实验验证过程,展示了该混合模型在短期负荷预测任务中相较于传统方法的优越性能。; 适合人群:具备一定Python编程能力和深度学习基础知识,从事电力系统、能源管理、智能电网或时间序列预测等相关领域的研究人员、工程师及高校研究生(建议工作或研究经验1-3年)。; 使用场景及目标:①应用于电力系统中的短期或中期负荷预测,为电网调度、发电计划和需求响应提供高精度数据支持;②服务于新能源接入、微电网优化运行及电力市场竞价等场景,提升系统运行的经济性与稳定性;③帮助读者深入理解VMD信号处理技术与CNN-BiLSTM-Attention深度学习架构的融合机制,掌握多模型协同建模的设计思路与实现方法。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行实践操作,重点关注VMD参数调优、模型结构搭建、注意力权重可视化以及训练过程中的超参数调整,通过更换实际负荷数据集进行迁移学习,进一步验证模型的泛化能力与鲁棒性。
MobileUNET:用于移动设备的U-NET语义分割模型
移动网 移动U-NET语义分割。 使用process_video文件每帧运行约40毫秒
花卉识别数据集-深度学习花卉识别-花卉识别模型训练代码-花朵数据集
本资源包含了一份花卉识别的数据集和一份卷积神经网络的训练代码。花卉数据集中包含了64种花卉,总共32000张尺寸为224x224的彩色花卉图像,其中25600张图片为训练集,6400张为测试集,图片为手机实地采集,非网络爬虫图。卷积神经网络训练代码,是专门为了图像分类设计的,一共实现了37种主流的图像分类模型,包括resnet系列、vgg系列、inception系列、mobilenet系列、densenet系列、efficientnet系列、squeezenet系列,可以自由选择合适的模型进行训练。
基于yolov7的车辆和车牌识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线(带操作说明).zip
基于yolov7的车辆和车牌识别检测源码+训练好模型+配置文件+评估指标曲线.zip 识别检测类别为2类 ['car','plat''] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yaml训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到,识别检测效果和评估指标曲线都不错,实际项目所用,不需要二次训练或者微调,可用作课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等,请放心下载使用!
YOLOv5模型转ONNX指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何将YOLOv5的PyTorch模型(.pt格式)转换为ONNX格式。首先,需要满足Python>=3.8.0和PyTorch>=1.8的环境要求,并安装YOLOv5的所有依赖库。文章列出了可转换的模型格式,包括TorchScript、ONNX、OpenVINO、TensorRT等,并详细解释了export.py脚本的可选参数,如权重文件路径、输入图片大小、批处理大小、设备选择等。此外,还介绍了如何设置参数并运行转换命令,以及转换完成后如何使用detect.py进行检测或val.py验证模型性能。
毕设新项目-基于YOLOv7实现露天停车场车位检测计数(占用与空置两种)系统源码(包含数据集+模型+评估指标曲线).zip
毕设新项目-基于YOLOv7实现露天停车场车位检测(占用与空置两种)系统源码(包含数据集+模型+评估指标曲线).zip 【资源项目介绍】 1、该项目是毕业设计新项目,是对露天停车场车位进行识别检测,类别分为两类,分别是【“占用”,“空置”】 数据集包含从监控摄像头帧中提取的 12416 张停车场图像。有晴天、阴天和雨天的图像,停车位被标记为已占用或空置。数据量大,背景多样化,算法拟合较好,检测效果不错。 数据是labelimg标注,模型迭代200次,2080ti显卡训练,评估指标高。 2、可自行稍微修改下代码,对占用车位和空置车位进行计数并输出。 3、主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含:项目源码和项目操作说明等,该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。
边缘计算基于RK3588的YOLOv11模型部署:ONNX转RKNN格式转换与OpenCV实时目标检测推理系统实现
内容概要:本文是一篇详尽的实战教程,指导读者如何在RK3588芯片上部署YOLOv11目标检测模型,并结合OpenCV实现摄像头或视频流的实时推理。文章涵盖从PyTorch模型(.pt)转为ONNX格式,再通过RKNN Toolkit2转换为RKNN格式,最终在RK3588设备上加载模型并使用OpenCV进行图像预处理、推理执行和结果可视化的完整流程。同时提供了环境搭建、脚本编写、常见问题排查等关键环节的详细说明,确保初学者也能顺利完成部署。; 适合人群:具备一定Python和深度学习基础,熟悉基本AI模型训练与推理流程,希望在嵌入式设备(尤其是RK3588平台)上部署目标检测模型的开发者或学生;适用于从事边缘计算、智能视觉应用开发的技术人员。; 使用场景及目标:①将YOLO系列模型部署到瑞芯微RK3588硬件平台实现低延迟、高效率的目标检测;②结合OpenCV实现实时视频流处理与结果展示;③掌握从模型转换、量化配置到端侧推理的全流程技术栈,为工业检测、安防监控、智能机器人等应用场景提供技术支持; 阅读建议:建议读者按步骤逐步操作,注意版本兼容性(如PyTorch、ONNX、RKNN Toolkit2之间的匹配),并在PC端完成模型转换后再部署至RK3588设备。对于后处理部分,应参考YOLOv11官方实现以精确解析输出。
YOLOv7网络结构(源码).rar
1、资源内容:YOLOv7网络结构(源码).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的学习者,作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
基于yolov7实现车辆行人交通灯识别检测源码+训练好模型(3万多张数据训练)+配置文件+评估指标曲线.zip
基于yolov7实现车辆行人检测源码+训练好模型(3万多张数据训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为7类 ['person','car','bus','truck','bike','motor','traffic light'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到,识别检测效果和评估指标曲线都不错,实际项目所用,不需要二次训练或者微调,可用作课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等,请放心下载使用!
基于yolov7实现空中飞鸟识别检测源码+训练好模型(1万多个飞鸟目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip
基于yolov7实现空中飞鸟识别检测源码+训练好模型(1万多个飞鸟目标训练)+配置文件+评估指标曲线.zip 模型识别检测类别为1类 ['bird'] 【模型介绍】 1.模型使用的是yolov7-tiny.yaml、hyp.scratch.custom.yam训练 2.模型使用高性能显卡+高质量数据集训练迭代200次得到,识别检测效果和评估指标曲线都不错,实际项目所用,不需要二次训练或者微调,可用作实际项目、课程实验作业、模型效果对比、毕业设计、课程设计等,请放心下载使用!
人脸口罩检测(含运行代码+数据集)
本教程目的为让开发者了解深度学习中的完整流程,这包括:** 1.数据集导入及预处理流程 2.网络模型选择及参数设置流程 3.模型训练及导出流程 4.模型加载/优化并得出推断结果 本教程采用了以下主要的软硬件环境:** 1.NVIDIA Xavier NX 2.Jetpack 4.6 3.TensorRT 8.0.1 4.Pytorch 1.10.0 5.Python 3.6.9 6.Opencv 4.1.1
Atlas 200DK A2部署Yolov8-pose模型[项目源码]
本文详细介绍了在华为Atlas 200 DK A2开发板上部署Yolov8-pose姿态估计模型的完整流程。首先,作者阐述了将Pytorch训练的模型转化为onnx模型,再进一步转化为om模型的步骤,并比较了在PC端和开发板上进行模型转化的优缺点。接着,文章详细说明了在Ubuntu系统上安装CANN工具包及其依赖项的步骤,包括环境变量的配置。随后,作者展示了如何将onnx模型转化为om模型,并提供了具体的命令行示例。在模型部署部分,文章详细介绍了如何通过VSCode SSH连接开发板,编写测试例程,并展示了Yolov8官方预训练模型和自制手部关键点检测模型的推理效果。最后,作者提供了模型推理的帧率数据,并预告了后续的优化计划。
sherpa-onnx-v1.12.10基础依赖和三个基础tts-model
数字刊物系统当前提供章节内容转语音能力,用于将电子书章节正文生成离线音频文件,并在管理端和移动端播放。TTS 能力由后端服务统一生成和持久化音频文件,前端只负责触发生成、查询状态和播放已生成的音频。服务端TTS能力所需要的基础依赖sherpa-onnx-v1.12.10和项目内测试通过的三个tts-model资源,方便该专栏文章引用。
手势识别YOLOV8 NANO
手势识别YOLOV8 NANO,训练得到模型,转换成ONNX ,OPENCV DNN调用,支持C++,PYTHON,ANDROID开发
YOLO部署安卓平台[源码]
本文详细介绍了如何将YOLO目标识别模型部署到安卓平台的全过程。首先,文章指导读者完成环境准备,包括安装CUDA、CUDNN、PyTorch和ultralytics库。其次,详细说明了数据集的准备步骤,包括使用labelimg标注目标、划分数据集以及转换为YOLO所需的label格式。接着,文章介绍了训练数据集的流程,包括建立yaml配置文件、下载预训练模型以及训练自定义模型。最后,重点讲解了如何将训练好的模型部署到安卓平台,包括模型格式转换(pt转onnx再转ncnn)、修改项目源码、配置Android Studio环境以及调试手机设备。整个过程涵盖了从环境搭建到最终部署的完整步骤,并提供了常见问题的解决方案。
RK3576 yolov11训练部署教程[代码]
本教程详细介绍了如何在EASY-EAI-Orin-nano(RK3576)平台上进行YOLOv11模型的训练与部署。YOLOv11是YOLO系列中最先进、轻量级且高效的模型,由Ultralytics创建。教程涵盖了从数据集准备、模型训练、PC端预测、模型转换(PT转ONNX、ONNX转RKNN)到最终在开发板上部署的全流程。此外,还提供了相关代码和工具的下载链接,以及环境搭建和模型转换的具体步骤,帮助开发者顺利完成目标检测算法的实现。
《PyTorch计算机视觉与深度学习》全套PPT课件2026
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