1.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！码风
2.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
3.[推理部署]🍅🍅超准确人脸检测(带关键点)YOLO5Face C++工程详细记录

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

       在整理使用TNN、码风MNN、码风NCNN、码风ONNXRuntime系列笔记的码风js对阵图源码过程中，我决定整理一份关于ONNXRuntime的码风详细资料，以方便自己在遇到问题时快速查找。码风这份文档包括了从官方文档到实践经验的码风综合内容，主要面向C++、码风Java和Python用户。码风

       首先，码风我们从官方资料开始，码风这是码风理解ONNXRuntime的基础。接着，码风我们深入探讨了ONNXRuntime的求购平台源码C++和Java版本的参考文档，提供具体的使用方法和实例。对于Java用户，我们还提供了Docker镜像，便于在不同环境下进行部署。同时，我们也介绍了源码编译的过程，对于想要深入理解其内部机制的开发者尤为有用。

       为了确保与ONNX的兼容性，我们关注了各转换工具的兼容性问题，确保ONNXRuntime能无缝集成到现有项目中。我们还特别强调了如何获取Ort::Value的值，包括通过At>、裸指针和引用&来操作数据的细节。其中，At>通过计算内存位置并提供非const引用，雷霆战神 源码允许用户直接修改内存中的值。

       在源码应用案例部分，我们分享了从目标检测到风格迁移等广泛领域的实际应用。这些案例展示了ONNXRuntime的强大功能和灵活性，包括人脸识别、抠图、人脸关键点检测、头部姿态估计、人脸属性识别、图像分类、语义分割、超分辨率等多个任务。

       为了进一步深化理解，我们提供了C++ API的使用案例，涵盖了从基本功能到高级应用的mybatis源码组件逐步介绍。例如，我们在目标检测、人脸识别、抠图、人脸检测、人脸关键点检测、头部姿态估计、人脸属性识别、图像分类、语义分割、风格迁移和着色、超分辨率等多个场景进行了实践。

       这份资料将持续更新，如果您对此感兴趣，欢迎关注，引力球源码点赞和收藏以获取最新内容。同时，您也可以从我的仓库下载Markdown版本的文档。整理这份资料并不容易，但能够帮助开发者们节省时间，加速项目进展。

ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

       ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析

       ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。

       ONNX Python API实战

       场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。

       场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。

       场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。

       源码分析

       onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。

       onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。

       onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。

       onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。

       onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。

       onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。

       转换实践

       ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。

       总结

       ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。

[推理部署]🍅🍅超准确人脸检测(带关键点)YOLO5Face C++工程详细记录

       YOLO5Face是深圳神目科技&LinkSprite Technologies开源的高精度人脸检测器，基于YOLOv5，针对人脸检测进行了优化，具有优秀的性能和速度。它在骨干网络上进行了改造，增加了预测5个关键点的回归头，并使用Wing loss作为损失函数。YOLO5Face的mAP和速度性能在论文中与当前SOTA算法进行了详细对比，包括SCRFD(CVPR )和RetinaFace(CVPR )等。文章介绍了YOLO5Face的C++实现，包括源码下载链接和使用方法。在MacOS下，可以直接编译运行项目，而其他系统用户需要从开源仓库下载源码并编译。文章还提供了模型文件的下载链接，包括ONNX、MNN、TNN和NCNN版本。接口文档展示了YOLO5Face C++版本的公共接口detect用于目标检测，并提供了详细的输入参数说明。使用案例展示了nano版本模型的检测结果，非常准确且自带5个人脸关键点，适用于人脸对齐。文章最后分享了模型转换过程，包括Detect模块的推理源码分析，以及将模型文件转换为ONNX、MNN、TNN和NCNN的步骤。针对NCNN模型转换的定制化处理是为了解决NCNN不支持5维张量的问题，通过修改模型输出和处理逻辑，成功将模型转换为NCNN文件。文章还提供了开源仓库链接，鼓励用户关注、点赞和收藏。