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。仪器通讯接口源码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，智能柜源码出售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，分类信息运营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的平均k线 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的小栗子插件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。
