【深度学习】【ONNX模型】入门ONNX——图像人脸检测应用

最新推荐文章于 2025-12-16 22:32:25 发布
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分类专栏： 深度学习 计算机视觉算法 文章标签： 深度学习 人工智能
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安装软件

sudo apt install python3-pip python3-opencv
sudo pip3 install onnxruntime --break-system-packages

Python示例代码

树莓派运行示例

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as<
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深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
深度学习+AI原生：计算机视觉应用开发全攻略
AI天才研究院
07-09 1079
计算机视觉（Computer Vision, CV）是AI领域最贴近生活的方向——从手机的"拍照识物"到自动驾驶的"行人检测"，从电商的"商品搜索"到医疗的"肿瘤识别"，都离不开CV技术。帮你理解深度学习如何让电脑"看懂"图像；掌握AI原生设计的核心逻辑（不是"给传统系统加AI"，而是"从根上用AI思考"）；学会用代码实现简单的CV应用（图像分类、目标检测）；了解CV应用从"训练"到"部署"的全流程。范围覆盖：基础概念→核心算法→项目实战→应用场景→未来趋势，适合0基础或。
【深度学习】【目标检测】【OnnxRuntime】【C++】YOLOV5模型部署
yangyu0515的博客
03-24 1472
【深度学习】【目标检测】【OnnxRuntime】【C++】YOLOV5模型部署
Haar 分类器 vs 深度学习模型：人脸检测技术的全景对比与实战指南
Interview_TC的博客
07-30 1334
人脸检测技术对比：Haar分类器与深度学习模型的全面解析 传统Haar分类器与深度学习模型在人脸检测领域各有优势。Haar分类器基于Viola-Jones算法，通过Haar-like特征和级联结构实现高效检测，适合嵌入式设备，但存在对光照和角度变化敏感等局限。而深度学习模型（如MTCNN、YOLO等）凭借CNN自动学习特征的能力，在复杂场景下表现更优，支持多姿态和关键点检测，但需要更高算力支持。 本文从技术原理、检测流程、代码实现、优缺点等方面系统对比了两类方法，并给出选型建议：教学演示和资源受限场景可选H
Yolov5 转 ONNX模型 + 使用ONNX Runtime的 C++ 部署（包含官方文档的介绍以及使用不同推理引擎作为ONNXRuntime后端）
qq_22487889的博客
12-12 1万+
ONNX Runtime (C++) 部署 yolov5s的模型，也可使用自己的模型
Python深度学习：从入门到精通
YunWisdom
07-21 1939
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
深度学习从零开始：用yolov5训练出自己的模型进行目标检测
CocoseaRomania的博客
06-16 697
代码命令：pip install torch==1.8.2 torchvision==0.9.2 torchaudio==0.8.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu102。在深度学习目标检测方向，应用的方向很多，尤其在当下的自动驾驶、安全监控、人脸识别等等，这篇博客是为了帮助没有基础的同学，真正从零开始，建立自己的模型，实现目标检测快速入门，希望能帮助大家。1.打开Anaconda Prompt。
深度学习大模型学习100tips
热门推荐
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
给LLM Agent应用插上视觉模型的翅膀，一文搞懂ONNX如何加载头部姿态评估模型
2401_85343303的博客
07-23 1061
本文通过介绍ONNX和如何使用onnxruntime加载模型和推理，通过加载头部姿态模型6DRepNet、预处理图像和推理演示了使用onnxruntime的全过程。从我为数不多的测试来看，我个人觉得在图像模糊的时候，对于头部的姿态估算准确度不是很好。本文是一个简单的介绍，主要针对非算法工程师如何也能玩转模型，同时也能方便读者在有需要的时候，可以使用LLM的工具调用能力调用丰富的视觉类小模型。
深度学习图像处理：从入门到高级应用的完整路径
[深度学习图像处理：从入门到高级应用的完整路径](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/img_convert/d1799d244443dfd2913e639d42e4d4d2.png?x-oss-process=image/resize,h_500,m_lfit) # 摘要 深度学习...
基于YOLO5的人脸检测系统：含预训练模型与源码的实战教程
Python 基于 YOLO5 的人脸通用目标检测系统是一个集成了先进深度学习技术与实际工程应用的综合性项目，其核心是利用 YOLOv5（You Only Look Once version 5）这一高效、轻量且准确的目标检测框架，实现对人脸等特定...
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 464
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
ningfoshao8678的博客
12-16 673
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1128
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
深度学习理论与实战：反向传播、参数初始化与优化算法全解析
2501_92613722的博客
12-16 657
深度学习训练核心闭环：精准算梯度、合理初始化参数、高效更参数 反向传播：链式求导为基，从损失反向回溯算梯度，附 Sigmoid 实例 参数初始化：讲手动 / 经典方法，Module 初始化技巧与核心原则、选择 优化算法：SGD 为基，动量法 / Adagrad/RMSProp/Adadelta/Adam 解析与对比 核心总结：反向传播、初始化、优化算法要点及训练细节
RNN（循环神经网络）原理
weixin_45776000的博客
12-12 490
RNN的突破：引入"记忆"概念，让网络可以记住之前的信息来处理当前输入。无法建模时间依赖：比如语言中"我今天吃了__"的预测需要前面信息。无记忆性：每个输入独立处理，忽略序列中元素的时间/顺序关系。关键：所有时间步共享相同的权重参数 W, U, V。主要问题：梯度消失/爆炸，通过LSTM/GRU缓解。W: 隐藏状态权重 (h_t-1 → h_t)应用场景：NLP、时间序列、语音识别等序列任务。输入：序列 → 编码 → 解码 → 输出序列。U: 输入权重 (x_t → h_t)
基于深度学习的网络流量异常检测系统
XiaoMu_001的博客
12-11 985
本项目旨在构建一个基于深度学习的高效网络流量异常检测系统。系统采用 **B/S 架构**，前后端分离设计。后端基于 **Django** 框架，前端采用 **Vue 3** + **Element Plus**。核心检测引擎利用 **PyTorch** 构建深度学习模型（MLP 和 1D-CNN），能够对网络流量数据进行实时或离线分析，精准识别良性流量及多种类型的网络攻击（如 DoS, PortScan, Web Attack 等）
授权委托书识别技术：利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析
智能图像识别
12-12 777
摘要：授权委托书识别技术利用深度学习和NLP实现纸质文档的智能解析，通过OCR和NER技术精准提取关键字段，准确率达98%以上。该系统具备批量处理、自适应学习、风险预警等功能，处理效率较人工提升数十倍，已广泛应用于政务、金融、法律等领域。该技术不仅大幅提升业务办理效率，还通过本地化部署确保数据安全，正推动多行业数字化转型，未来将与区块链等技术进一步融合，构建更完善的数字化授权解决方案。（149字）
【深度学习新浪潮】用AI工具解析美联储新闻，搭建量化投资分析流水线
最新发布
智能守恒_HengAI
12-16 136
用AI工具解析美联储新闻，本质是将“定性政策信号”转化为“定量分析指标”，让投资决策更高效、更客观。本文搭建的流水线仅需50行核心代码，即可实现从新闻采集到资产预测的全流程自动化。未来可进一步优化的方向：一是引入大语言模型（如GPT-4o）做政策文本深度解读，挖掘“点阵图分歧”“官员立场博弈”等隐性信息；二是接入实时交易数据，构建“新闻→信号→交易”的闭环策略。
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