开源项目推荐：openvino2tensorflow

开源项目推荐：openvino2tensorflow

openvino2tensorflow This script converts the ONNX/OpenVINO IR model to Tensorflow's saved_model, tflite, h5, tfjs, tftrt(TensorRT), CoreML, EdgeTPU, ONNX and pb. PyTorch (NCHW) -> ONNX (NCHW) -> OpenVINO (NCHW) -> openvino2tensorflow -> Tensorflow/Keras (NHWC/NCHW) -> TFLite (NHWC/NCHW). And the conversion from .pb to saved_model and from saved_model to .pb and from .pb to .tflite and saved_model to .tflite and saved_model to onnx. Support for building environments with Docker. It is possible to directly access the host PC GUI and the camera to verify the operation. NVIDIA GPU (dGPU) support. Intel iHD GPU (iGPU) support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino2tensorflow

项目基础介绍

openvino2tensorflow 是一个开源项目，旨在为缺乏将 ONNX 转换为 TensorFlow 技能的开发者提供便捷的工具。该项目的核心是一个脚本，用于将 ONNX 或 OpenVINO IR 模型转换为 TensorFlow 的 saved_model 格式。项目支持多种转换，包括 tflite、h5、tfjs、tftrt(TensorRT)、CoreML、EdgeTPU、ONNX、pb 以及 PyTorch 格式。此外，项目还支持 Docker 环境的构建，可以直接访问宿主机 GUI 和相机进行操作验证，并支持 NVIDIA GPU (dGPU) 和 Intel iHD GPU (iGPU)。

该项目使用 Python 3.8+、TensorFlow v2.10.0+、PyTorch v1.12.1+ 等技术栈，并依赖于多种深度学习框架和工具。

核心功能

openvino2tensorflow 的核心功能包括：

1. 支持将 PyTorch (NCHW) 模型转换为 ONNX (NCHW)，然后转换为 OpenVINO (NCHW)，再通过 openvino2tensorflow 转换为 TensorFlow/Keras (NHWC/NCHW)。
2. 支持将 TensorFlow 的 pb 文件转换为 saved_model，以及将 saved_model 转换回 pb。
3. 支持将 pb 文件转换为 tflite，以及将 saved_model 转换为 tflite。
4. 支持将 saved_model 转换为 ONNX 格式。
5. 提供了特殊定制的 TensorFlow 和 TensorFlow Lite 二进制文件。

最近更新的功能

项目的最近更新包含以下功能：

1. 优化了模型转换流程，提高了转换效率和稳定性。
2. 增加了对更多深度学习框架和工具的支持，如 TensorRT 8.4.0+、onnxruntime-extensions、onnx_graphsurgeon 等。
3. 改进了 Dockerfile，使得构建环境更加方便。
4. 更新了项目依赖，确保与最新的深度学习框架版本兼容。
5. 修复了已知的 bug，提升了用户体验。

openvino2tensorflow 项目的持续更新为开发者提供了一个强大的工具，使得模型转换更加便捷，大大降低了从 ONNX 到 TensorFlow 转换的门槛。

openvino2tensorflow This script converts the ONNX/OpenVINO IR model to Tensorflow's saved_model, tflite, h5, tfjs, tftrt(TensorRT), CoreML, EdgeTPU, ONNX and pb. PyTorch (NCHW) -> ONNX (NCHW) -> OpenVINO (NCHW) -> openvino2tensorflow -> Tensorflow/Keras (NHWC/NCHW) -> TFLite (NHWC/NCHW). And the conversion from .pb to saved_model and from saved_model to .pb and from .pb to .tflite and saved_model to .tflite and saved_model to onnx. Support for building environments with Docker. It is possible to directly access the host PC GUI and the camera to verify the operation. NVIDIA GPU (dGPU) support. Intel iHD GPU (iGPU) support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino2tensorflow