yolov5训练以及模型onnx转换.part1（共3部分，这是第1部分）

yolov5训练以及模型onnx转换.part2（共3部分，这是第2部分）

yolov5训练以及模型onnx转换.part3（共3部分，这是第3部分）.rar

将tf.kerasKeras模型转换为ONNX-源码.zip

用于使用https://github.com/Mashiro009/wenet-online-decoder-onnx的仓库代码进行测试的 WeNet开源ONNX模型

yolov5转化成onnx的模型和 NCNN模型

C#人工智能-目标检测 Onnx入门Demo，少走弯路，Demo实现画面内人头位置检测，可本地图片或摄像头。引申应用场景：通道识别人员进出方向、客流计数等

用于车钩装的二分类 ，使用darknet框架下的resnet50进行训练，经过测试准确率达到98%；

例子 介绍 使用python实现基于onnxruntime推理框架的深度学习模型的推理功能。 可以将onnx模型转换为大多数主流的深度学习推理框架模型，因此您可以在部署模型之前测试onnx模型是否正确。 注意：此处的模型由pytorch 1.6训练，并由onnx 1.8.1转换 要求 onnx == 1.8.1 onnxruntime == 1.7.0或onnxruntime-gpu == 1.3.0 opencv-python == 4.2.0.32 运行演示 该演示以main_xxx_.py格式命名。您可以使用以下示例运行代码。 python main_pose_.py --det_model_path weights/yolov5s.onnx \ --pose_model_path data/det/zidane.jpg \ -

修改onnx模型的输入尺寸，使其能够同时处理多个图像