ONNXRUNTIME計算機視覺模型部署與加速教程

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分享課程——ONNXRUNTIME計算機視覺模型部署與加速教程，附源碼。

課程全面介紹了 ONNXRUNTIME 版本的C++ SDK的使用技巧，一步一步演示教學 ONNXRUNTIME 框架上如何部署主流圖像分類、對象檢測、實例分割、語義分割模型、姿態(tài)評估與關鍵點檢測模型。使用Python腳本與工具行命令輕松實現(xiàn)TorchVision中各種模型導出與簡化ONNX格式模型，工程化封裝代碼，實現(xiàn)推理代碼復用，三行代碼即可實現(xiàn)接口調(diào)用，支持CPU與GPU加速等各種開發(fā)實戰(zhàn)技巧，全面提升深度學習模型部署與加速能力。

ONNX Runtime：由微軟推出，用于優(yōu)化和加速機器學習推理和訓練，適用于ONNX模型，是一個跨平臺推理和訓練機器學習加速器。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種標準與開放的網(wǎng)絡模型交換格式，直白點說就是tensorflow/pytorch/paddle等深度學習框架訓練的模型都可以轉換為ONNX格式，然后ONNX格式模型可以通過ONNX runtime組件實現(xiàn)模型的推理預測并加速，從而實現(xiàn)不基于原來框架的模型部署。