标题中的"C# Onnx HAWP 线框检测 源码"指的是一个使用C#编程语言，基于ONNX（Open Neural Network Exchange）框架实现的HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）线框检测项目。这个项目提供了一种在C#环境中对图像进行目标检测的方法，特别是用于提取物体的轮廓线框。 ONNX是一种开放标准的深度学习模型交换格式，它允许开发者在不同的框架之间（如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等）共享和部署模型。在这个项目中，ONNX被用来加载和运行预先训练好的HAWP模型，该模型是在弱投影监督下训练的，能够高效地检测图像中的线框。 HAWP（Hierarchical Attention with Weak Projections）是一种目标检测技术，它利用层次化的注意力机制来处理图像中的目标。相比传统的检测方法，HAWP可能更擅长处理复杂场景下的多尺度目标，同时对标注数据的要求相对较低，因此适合弱监督或半监督学习的环境。 描述中的"博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/134135620"提供了项目的详细实现步骤和背景介绍。在这个博客文章中，作者很可能详细讲解了如何将ONNX模型集成到C#代码中，如何处理输入数据，以及如何解析模型的输出结果来提取线框。 从标签"**c# C#HAWP线框检测**"可以看出，这个项目主要关注的是C#编程语言在深度学习领域的应用，特别是针对线框检测任务。这表明项目不仅涉及深度学习模型的使用，还可能涵盖了C#中与图像处理和计算机视觉相关的库和API的使用，如OpenCV for .NET或者AForge.NET。 压缩包中的文件名： 1. "Onnx_Demo.sln" 是Visual Studio的解决方案文件，包含了项目的所有配置和依赖信息，可以用来在VS环境中打开并编译项目。 2. "Onnx Yolov8 Detect.suo" 是Visual Studio的用户选项文件，存储了用户的个人设置，如窗口布局、调试配置等，但不直接影响编译过程。 3. ".vs" 文件夹是Visual Studio的工作区文件，包含了项目的一些元数据和配置信息。 4. "Onnx_Demo" 可能是项目的主程序或库的源代码文件夹，包含了实现HAWP线框检测功能的具体代码。 这个项目旨在演示如何在C#中利用ONNX运行HAWP模型进行线框检测，涉及的知识点包括ONNX模型的导入与执行、C#编程、图像处理、目标检测算法以及可能的计算机视觉库的使用。通过研究该项目的源码和博客文章，开发者可以学习到如何在C#环境下集成和运用深度学习模型进行实际的计算机视觉任务。

C# Onnx 用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC 可执行程序exe包 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134115140

树莓派自己编译的64位的onnxruntime-1.14.1 python3.9的whl轮子，有需要的可以自取，我不知道你们能不能用

ufldv2_culane_res34_320x1600.onnx 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134159886

ufldv2_tusimple_res34_320x800.onnx 博客地址： https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134159886

Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别，支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7，这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别，可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）等功能，使得整个系统更加强大和灵活。首先，Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型，它们在不同场景下表现出色，Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次，Java应用可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）功能，这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据，实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来，Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据，送入YOLO ONNX模型进行处理，实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中，Java应用可以进行预处理和后处理步骤，例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作，以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作，从而提高目标检测和识别

logging.h

inswapper_128_fp16.onnx

标题中的“onnx转ncnn工具，ui操作”指出，这是一个用于将ONNX模型转换为ncnn可执行格式的工具，并且提供了用户界面以便于操作。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放标准，用于表示多种机器学习模型，而ncnn是腾讯优图团队开源的高性能神经网络前向计算框架，特别适合移动端的推理。 描述中提到的具体参考链接指向了CSDN的一个博客编辑器页面，这通常会包含关于如何使用这个工具的教程或者详细步骤。尽管链接没有给出具体内容，但可以推测该页面会涵盖如何安装、配置和运行这个转换工具，以及如何通过UI来交互操作。 标签“ncnn”、“onnx”和“工具”进一步确认了讨论的主题。ncnn是目标平台，onnx是源模型格式，而“工具”表明这是一个实用程序，帮助开发者在两者之间进行转换。 压缩包内的文件名列表显示了一些关键的库和可执行文件，这些都是工具运行所必需的： 1. `ONNXToNCNN解析.exe.config`：这是应用程序的配置文件，可能包含关于程序设置、依赖项和环境变量的信息。 2. `onnxruntime.dll`：这是微软的ONNX运行时库，用于加载和执行ONNX模型。 3. `Newtonsoft.Json.dll`：这是一个JSON序列化和反序列化的库，可能用于读取或写入模型相关的配置文件。 4. `Google.Protobuf.dll`：谷歌的Protocol Buffers库，用于数据序列化，可能在ONNX模型的内部通信中发挥作用。 5. `Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`：这是ONNX运行时的扩展，可能包含了与微软机器学习框架相关的功能。 6. `System.Memory.dll`、`System.Numerics.Vectors.dll`、`System.Buffers.dll`和`System.Runtime.CompilerServices.Unsafe.dll`：这些是.NET框架的一部分，提供内存管理、向量运算、缓冲区处理和不安全代码支持，对高性能计算至关重要。 7. `ONNXToNCNN解析.exe`：这是主要的可执行文件，包含了转换工具的主体逻辑，用户通过这个文件启动和使用工具。 综合这些信息，我们可以理解这个工具的工作流程可能是：用户通过UI导入一个ONNX模型；然后，工具使用`onnxruntime.dll`和`Microsoft.ML.OnnxRuntime.dll`来解析和验证模型；接着，借助`Newtonsoft.Json.dll`和`Google.Protobuf.dll`处理模型的结构信息；利用内部算法将模型转换为ncnn兼容的格式，并可能保存为ncnn特有的文件结构。用户可能需要了解ONNX模型的基本知识，以及ncnn的模型部署要求，以便正确地使用这个工具。

解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348