开放式神经网络交换（ONNX）模型库ONNX模型库是用于深度学习的最新模型的预训练模型的集合，这些模型以ONNX格式提供。 每个模型都附带Jupyter n ONNX模型Zoo开放神经网络交换（ONNX）是一种用于表示机器学习模型的开放标准格式。 ONNX得到了许多合作伙伴的支持，这些合作伙伴已在许多框架和工具中实现了该功能。 ONNX模型动物园是由像您这样的社区成员提供的ONNX格式的经过预训练的最新模型的集合。 每个模型都随附有Jupyter笔记本，用于进行模型训练并根据训练后的模型进行推断。 笔记本是用Pyth编写的

简介此目录包含由Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可以根据GPL-3.0许可免费分发。 有关更多信息，请参见简介该目录包含Ultralytics LLC开发的PyTorch YOLOv3软件，可根据GPL-3.0许可免费重新分发。 有关更多信息，请访问https://www.ultralytics.com。 描述https://github.com/ultralytics/yolov3存储库包含PyTorch中YOLOv3的推断和培训代码。 该代码可在Linux，MacOS和Windows上运行。 默认情况下，对COCO数据集进行培训：https：//cocodataset.org/#home。 归功于Joseph Redmon的YO

轻量化模型之ShuffleNet v2 onnx 文件 用来学习模型架构

轻量化神经网络之mobilenet v2 v3 ONNX 文件 用来学习网络结构

适用于TensorRT8.0版本及以上 使用步骤 1、chmod 添加文件执行权限 2、将onnx路径修改为自己的onnx模型路径 3、运行py问价

在本文中，我简要介绍了ONNX运行时和ONNX格式。

ONNX简化器 ONNX很棒，但有时太复杂了。 背景 有一天，我想将以下简单的重塑操作导出到ONNX： import torch class JustReshape ( torch . nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( JustReshape , self ). __init__ () def forward ( self , x ): return x . view (( x . shape [ 0 ], x . shape [ 1 ], x . shape [ 3 ], x . shape [ 2 ])) net = JustReshape () model_name = 'just_reshape.onnx' dummy_input = torch . randn ( 2 ,

1、MODNet官方提供的onnx模型，不需要trimap即可实现发丝级抠图； 2、实现了图片抠图、视频抠图、摄像头在线抠图功能； 3、cpu上运行速度较慢，推荐使用gpu；

pytorch 官方torchvision库中的squeezenet1_0，squeezenet1_1 的ONNX 文件。

文件包括：classes.txt; colors.txt; fcn_resnet18.onnx。Jetson Nano官方预训练模型