1.YOLOv8的ONNX Runtime部署(C++)
2.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！
3.ONNX-Runtime一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
4.[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录
5.AI模型部署 | onnxruntime部署YOLOv8分割模型详细教程
6.Qt工具集成模型部署（ONNXRunTime+openvino）之UI设计篇

YOLOv8的ONNX Runtime部署(C++)

       在某Ubuntu桌面应用项目中，为了实现视觉目标检测模块，考虑到性能与部署的便捷性，选择利用ONNX Runtime对深度学习模型进行部署。项目基于QT5使用C++开发。罗威源码公式ONNX Runtime为开放格式的文件交换标准，支持各种机器学习框架模型的相互转化，简化了模型部署过程。使用成熟版本YOLOv8进行部署。ONNX Runtime允许模型推理，通过环境初始化、模型读取与配置参数等步骤，实现模型的加载与运行。

       ONNX Runtime提供了一系列的库与工具，帮助开发者实现模型的快速部署。初始化ONNX Runtime环境与配置选项，引入了必要的头文件，确保了模型推理过程的顺利进行。模型读取与初始化时，创建了相应的Session对象，用于执行推理操作。在模型推理过程中，需要确保输入数据类型与模型要求一致，并使用连续的空间分配。

       针对YOLOv8的部署，需要了解模型的输入与输出。YOLOv8是一个先进的目标检测模型，提供了一系列创新功能与优化，旨在实现高效的性能与灵活性。尽管模型结构复杂，顺风车源码是什么但部署时主要关注输入输出节点的名称与数据格式。通过预训练模型的API获取模型信息，利用Netron查看网络结构，得到输入与输出节点的具体参数。在部署时，需要对图像进行归一化处理，并按照官方文档中描述的输出格式进行解析。通过代码提取与可视化输出结果，可以实现模型的运行。

       在处理多检测框重复问题时，引入了非极大值抑制（NMS）模块。NMS是视觉处理中常见算法，用于筛选出局部最大值，抑制非极大值。在本例中，使用交并比（IoU）作为衡量标准，通过遍历检测框并根据置信度排序，实现检测框的合理保留与抑制。对于一个类别的检测框，复杂度为O(nlog(n))到O(n^2)，取决于排序算法的效率。

       部署完成后，进行置信度测试，调整参数以优化检测效果。后续阶段可能包括模型调参与检测框的美化。此外，官方提供了相应的部署代码，可供参考与借鉴。

[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！

       全网最详尽ONNXRuntime C++/Java/Python资料概览

       近期，电商项目包含源码我计划整理一系列关于TNN、MNN、NCNN和ONNXRuntime的笔记，用以记录实践中的经验和学习成果，方便日后快速解决问题（目前已有超过个C++推理示例，形成了可复用的库）。本文档详尽收录了ONNXRuntime的相关资源，包括官方文档、C++、Java和Python接口，以及我在使用中的实用技巧。

       1. 官方文档和API参考

       2. C++ API深度解析与案例

       3. Java接口使用指南

       4. Docker镜像安装与配置

       5. 源代码编译与理解

       6. 与ONNX Opset兼容性探讨

       7. 与其他转换工具兼容性

       8. Ort::Value获取值方法：At()、裸指针与引用

       9. 源码实战案例：目标检测、人脸识别等

       . 动态维度推理与高级应用

       . 学习ONNXRuntime源码

       . 推荐阅读与持续更新

       这份内容将持续更新，欢迎关注并收藏，以便获取最新的模型案例和功能介绍。Markdown版本可在我的仓库获取：[仓库链接]

ONNX-Runtime一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

       ONNX-Runtime详解：架构概览、实践与源码解析

       ONNX-Runtime作为异构模型运行框架，其核心机制是先对原始ONNX模型进行硬件无关的图优化，之后根据支持的硬件选择相应的算子库，将模型分解为子模型并发在各个平台执行。它提供同步模式的计算支持，暂不包括异步模式。ORT（onnx-runtime缩写）是主要组件，包含了图优化（graph transformer）、执行提供者（EP）等关键模块。

       EP是执行提供者，它封装了硬件特有的内存管理和算子库，可能只支持部分ONNX算子，但ORT的QQ代刷网站源码CPU默认支持所有。ORT统一定义了tensor，但EP可有自定义，需提供转换接口。每个推理会话的run接口支持多线程，要求kernel的compute函数是并发友好的。

       ORT具有后向兼容性，能运行旧版本ONNX模型，并支持跨平台运行，包括Windows、Linux、macOS、iOS和Android。安装和性能优化是实际应用中的重要步骤。

       源码分析深入到ORT的核心模块，如框架（内存管理、tensor定义等）、图结构（构建、排序与修改）、优化器（包括RewriteRule和GraphTransformer），以及平台相关的功能如线程管理、文件操作等。Session是推理流程的管理核心，构造函数初始化模型和线程池，load负责模型反序列化，initialize则进行图优化和准备工作。

       ORT中的执行提供者（EP）包括自定义实现和第三方库支持，如TensorRT、CoreML和SNPE。其中，ORT与CoreML和TensorRT的php打码平台源码集成通过在线编译，将ONNX模型传递给这些框架进行计算。ORT通过统一的接口管理元框架之上的算子库，但是否支持异构运算（如SNPE与CPU库的混合）仍有待探讨。

       总结来说，ONNX-Runtime处理多种模型格式，包括原始ONNX和优化过的ORT模型，以适应多平台和多设备需求。它通过复杂的架构和优化技术，构建了可扩展且高效的推理软件栈，展示了flatbuffer在性能和体积方面的优势。

       附录：深入探讨ORT源码编译过程的细节。

[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录

       在探索深度学习推理部署过程中，ONNXRuntime(GPU)版本提供了简化ONNX模型转换和GPU加速的途径。本文将分享ONNXRuntime GPU部署的关键步骤，以助于高效解决问题和提高部署效率。

       首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。

       对于runtime和devel版本的选择，重要的是理解它们各自的用途。runtime版本适用于直接使用ONNXRuntime GPU进行推理，而devel版本则用于构建过程，确保在构建过程中可以访问CUDA库，从而避免因版本不匹配导致的问题。在使用pip安装时，两者都是可行的；若需从源码构建，则需使用devel版本。

       启动Docker镜像时，使用nvidia-docker启动并登录PyTorch 1.8.0容器至关重要，以确保能够访问GPU资源。确保宿主机显卡驱动正常，以避免在容器内无法使用GPU的情况。

       安装ONNXRuntime-GPU版本后，通过pip进行安装，检查是否能正常利用GPU资源。ONNXRuntime将自动识别可用的CUDA执行提供者（如TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider），确保GPU推理加速。

       若发现无法利用GPU，可以尝试调整配置或确保已正确设置CUDA路径到PATH环境变量（在使用devel版本时）。在成功安装和配置后，ONNXRuntime将提供GPU加速的推理性能提升。

       在部署ONNXRuntime GPU时，确保在新建InferenceSession时加入TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider，以充分利用GPU资源。性能测试显示，与CPU相比，GPU部署在推理任务上表现更优。

       总结而言，ONNXRuntime GPU部署涉及选择合适的基础镜像、正确启动Docker容器、安装ONNXRuntime GPU、配置GPU资源访问以及优化推理性能。通过遵循上述步骤，可以顺利实现ONNX模型在GPU上的高效部署。

AI模型部署 | onnxruntime部署YOLOv8分割模型详细教程

       本文介绍如何使用 onnxruntime 框架部署基于 YOLOv8 分割模型的垃圾识别系统。部署过程涉及模型加载、数据预处理、模型推理、以及后处理四个主要步骤。首先，使用 onnxruntime 加载模型，并通过设置 providers 参数（如"CUDAExecutionProvider"或"CPUExecutionProvider"）进行模型配置。然后，使用 OpenCV 和 Numpy 对输入数据进行预处理，以适应模型输入尺寸要求。在模型推理阶段，处理目标检测分支和实例分割分支的输出，了解每个输出的尺寸和含义。后处理步骤包括目标检测结果的筛选与非极大值抑制（NMS），以及实例分割掩码的获取与应用。获取掩码后，需要通过矩阵乘法操作以及sigmoid激活函数来调整掩码尺寸，最后通过阈值操作确定目标轮廓。此外，文章还探讨了简化后处理操作的方法，包括在模型导出时集成矩阵乘法等操作，以简化实际应用中的处理流程。最后，文章提供了参考文献和进一步研究方向的建议。

Qt工具集成模型部署（ONNXRunTime+openvino）之UI设计篇

       在UI设计Demo中，我们选择运行YOLOV5模型，并通过上传或视频进行模型推理。运行结果展示如下：

       初始画面展示原始图像，用户可直观地看到输入数据。

       功能支持上传MP4格式视频，系统自动将视频帧作为模型推理的输入，实现连续的推理过程。

       对于界面设计，我们定义了uideploy.h与uideploy.cpp文件来实现UI功能。

       uideploy.h文件作为界面设计的头文件，定义了界面的布局、控件和交互逻辑。

       uideploy.cpp文件为界面设计实现文件，包含了具体界面的构建、事件处理和数据展示逻辑。

       界面类继承自common_api.h文件中的Show类，并实现了对应的方法。该类被用于显示图像，注册后，任何需要显示图像的类都可以利用此功能。

在ONNX Runtime框架下实现YOLOv8部署：同时支持目标检测和实例分割；还支持自定义训练结果

       本文旨在指导新手实现简单的模型部署流程，并附上相关学习资源。内容由人工智能助手协助生成。

       部署框架采用ONNX Runtime，它是一个高性能推理引擎，适用于运行基于ONNX格式的模型。ONNX Runtime提供统一API，支持多种硬件和操作系统环境。

       核心算法为YOLOv8，一种基于深度学习的高效目标检测算法。YOLOv8通过全卷积神经网络结构，结合多尺度特征图，实现快速准确的目标检测。

       在YOLOv8中，实例分割通过两个输出（head）实现，Netron工具帮助理解模型结构。输出张量形状提供模型工作原理的直观解释，明确不同部分的输出内容。

       部署逻辑包括：链接ONNX Runtime，下载并编译库文件；启动ONNX Runtime进行预测。对于目标检测与实例分割的识别，依赖输出张量的形状和模型结构。

       输出张量解释如下：1代表一张图像；包含4（矩形框信息）+ （类的概率）；表示候选结果数量。输出0与目标检测类似，额外包含用于掩膜计算；输出1与输出0共同用于计算掩膜。

       反向信封操作，即"拆信操作"，用于将计算得到的掩膜应用回原始图像大小，确保结果的正确显示。

推理模型部署(一)：ONNX runtime 实践

       推理模型部署是将训练后的机器学习模型应用于实际场景的过程，通常分为训练迭代和部署上线两个阶段。在部署过程中，模型需要与深度学习框架和推理引擎之间建立有效的接口，以提升模型的运行效率。为解决这一问题，工业界和学术界发展出模型部署的标准化流程，即使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式作为深度学习框架到推理引擎的桥梁。ONNX是一种通用的计算图格式，支持多种深度学习框架，通过该格式，开发者可以轻松地在不同环境中运行模型，无需关心底层框架的差异。ONNX文件基于Protobuf进行序列化，能够高效地描述模型结构和计算流程。

       构建ONNX模型时，首先需要设计模型结构，确保其满足ONNX格式的要求。模型完成后，使用ONNX的工具检查模型的正确性、将模型以文本形式输出，并将其保存为".onnx"文件。此外，ONNX还提供了工具来加载和验证模型，如Netron，帮助开发者直观地查看模型的结构。ONNX Runtime是一个跨平台的机器学习推理加速器，能够直接读取并运行ONNX格式的模型，简化了模型部署的流程。

       为验证ONNX Runtime的性能，可以将模型从PyTorch转换为ONNX格式，并在ONNX Runtime上进行推理。对比PyTorch和ONNX Runtime在不同设备上的性能，可以看到ONNX Runtime通常能提供更高的推理效率。此外，ONNX Runtime还支持模型的修改和优化，允许开发者根据实际需求调整模型的行为。通过这些步骤，我们可以实现在不同环境和设备上的模型部署，显著提高模型的运行效率。