insightface的onnx模型 1k3d68：3d识别68个关键点 2d106det：2d识别106关键点 det 10g：人脸框和kps关键点5点识别 10g参数 det 500m：人脸框和kps关键点5点识别 500m参数 genderage：识别年龄和性别 inswapper 128：人脸替换模型，可以替换照片人脸 w600k mbf：人脸特征识别，轻量级库 w600k_r50:人脸特征识别，重量级 相应的ncnn模型在https://download.csdn.net/download/p731heminyang/89425438

本文档详细介绍了一款基于YOLOv11模型开发的脸部识别及统计系统的搭建全过程。从软件所需的软硬件设置到用Python和相关框架完成训练模型，再到ONNX格式化以便多平台布署，直至创建PyQt GUI接口实现便捷操控均有详述。 适用人群为从事AI、机器视觉开发的专业人士或者研究人员。 使用场景主要是智能监控，公共安全，顾客数据分析等方面的应用目标，目的是实时识别视频流中人的面孔数目，从而达到高效的人流量统计。文中提供了具体的方法步骤及实例指导开发者实际落地这一解决方案。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是在深度学习领域的创新应用，其核心在于利用YOLOv11模型进行人脸检测并统计视频流中的人脸数量。YOLOv11模型作为实时对象检测系统中的一员，能够快速且准确地识别和定位图像中的多个对象，非常适合于处理视频流中的实时人脸检测任务。 在构建系统之前，首先需要准备适当的软硬件环境，包括安装必要的软件库和依赖项，以及配置硬件资源以满足模型训练和运行的性能需求。在硬件选择上，考虑到YOLOv11的计算强度，通常推荐使用具备较强图形处理能力的GPU。软件方面，则需要安装Python、深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）、ONNX等工具。 数据集的准备是模型训练之前的重要步骤，需要收集和整理人脸图片数据，并对其进行标注，以便用于模型的学习。在这一过程中，数据集的多样性和质量直接影响到模型的泛化能力及检测性能。数据集配置文件则详细记录了数据集的结构信息，为模型训练提供必要的指引。 接下来是对YOLOv11模型的训练过程，其中涉及到模型参数的设定、训练策略的选择以及训练过程中的监控。模型训练完成后，需要对模型进行评估，以检测其在未见数据上的表现，并通过可视化手段展示性能评估结果，从而为后续的模型优化提供依据。 为了实现多平台部署，系统将训练好的模型导出为ONNX格式，这样能够保证在不同的平台和框架上具备良好的兼容性和执行效率。在多平台布署时，ONNX模型的稳定性、兼容性和执行速度是非常关键的考量因素。 为了使系统更加友好和易于操作，文中还提供了创建PyQt GUI界面的指导，从而允许用户通过图形界面与系统交互，完成人脸检测和计数的操作。PyQt是一个创建GUI应用程序的跨平台工具集，它支持丰富的控件和布局，可以创建功能全面的应用程序。 基于YOLOv11的人脸检测计数系统是一套全面的解决方案，包含了从环境准备、数据集制作、模型训练、性能评估到最终用户界面的设计和实现。它不仅为AI和机器视觉领域的专业人士提供了一套可操作的工具集，也为智能监控、公共安全和顾客数据分析等场景提供了实用的技术支持，能够有效地实现高效的人流量统计。

YOLOv8是一种先进的目标检测模型，其设计旨在优化YOLO系列算法的性能，特别是针对实时应用和资源有限的环境。ONNX（Open Neural Network Exchange）是通用的深度学习模型交换格式，允许不同框架之间的模型互操作性。在这个压缩包中，包含了YOLOv8的不同变体在COCO数据集上的ONNX模型文件，包括yolov8l、yolov8m、yolov8n、yolov8s以及yolov8s-seg和yolov8x。 让我们深入了解YOLOv8的核心特性： 1. **改进的架构**：YOLOv8相对于先前的YOLO版本（如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5）进行了优化，可能包括更高效的卷积层、路径聚合网络（PANet）和Focal Loss等改进，以提高检测精度和速度。 2. **COCO数据集**：COCO（Common Objects in Context）是一个广泛用于训练和评估目标检测模型的大规模数据集，包含80个类别，丰富的图像标注，这对于训练高质量的目标检测模型至关重要。 3. **变体模型**： - **yolov8l**：可能代表"large"版本，拥有更大的模型容量，通常能提供更好的检测性能，但计算需求较高。 - **yolov8m**、**yolov8n**、**yolov8s**：这些可能是"medium"、"nano"和"small"版本，分别在性能和效率之间进行权衡，适应不同的应用场景。 - **yolov8s-seg**：这个变体可能包含了语义分割功能，除了检测物体外，还能识别像素级别的类别信息。 - **yolov8x**：可能是对基础模型的进一步扩展或优化，以提升特定性能指标。 4. **ONNX格式**：将YOLOv8模型转换为ONNX格式，可以方便地在各种平台和框架（如TensorFlow、PyTorch、Caffe等）之间迁移。这有利于跨平台部署，例如在服务器、边缘设备或嵌入式系统上实现目标检测。 为了使用这些ONNX文件，你需要了解如何在你的开发环境中加载和运行ONNX模型。以下是一般步骤： 1. **安装ONNX库**：在Python环境中，可以使用`pip install onnx`命令安装ONNX库。 2. **验证模型**：使用`onnx.checker.check_model()`函数确保模型结构有效。 3. **模型推理**：通过`onnxruntime`或`onnxIFI`等库进行模型推理，处理输入图像并获取预测结果。 4. **后处理**：由于ONNX模型仅提供原始的检测框和置信度，可能需要额外的后处理步骤，如非极大值抑制（NMS）以消除重叠的检测框。 在实际应用中，你需要根据目标平台的资源限制和性能需求选择合适的YOLOv8变体。例如，对于资源有限的边缘设备，可能更适合使用较小的模型如yolov8s或yolov8n，而在高性能服务器上，可以选择更大、更精确的模型。 这个压缩包提供了一整套YOLOv8 ONNX模型，涵盖了不同规模和用途，使得开发者可以根据具体项目需求快速集成和部署目标检测功能。通过深入理解和利用这些模型，你可以进一步优化你的计算机视觉应用，提高目标检测的准确性和实时性。

模型包含yolov5l-seg，yolov5n-seg，yolov5s，yolov5s-cls，yolov6s，yolov8s，yolov8s-cls，yolov8s-obb，yolov8s-pose，yolov8s-seg，yolov8s-worldv2-person，yolov8s-worldv2-person-bus，yolov10n，yolov10s 用链接https://netron.app/ 查看onnx模型的结构和标签，用于测试，程序

（1）提供tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-linux_aarch64.whl和onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，严格匹配JetPack4.6（CUDA10.2+Python3.8）环境，规避手动编译耗时与依赖冲突问题‌。 （2）支持YOLOv8/v11模型的TensorRT加速推理，集成ONNX模型转换工具链（ONNX→TensorRT引擎），提升推理速度3倍+‌。

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

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