onnxruntime-web-demo：展示 ONNX Runtime Web 强大能力的互动演示

onnxruntime-web-demo：展示 ONNX Runtime Web 强大能力的互动演示

onnxruntime-web-demo demos to show the capabilities of ONNX Runtime Web 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-web-demo

项目介绍

onnxruntime-web-demo 是一个互动演示门户，通过 VueJS 展示 ONNX Runtime Web 的实际应用案例。目前，该演示支持四种不同的示例，帮助用户快速体验 ONNX Runtime Web 的强大功能。用户可以通过访问 ONNX Runtime Web 演示网站 来使用这个演示。

项目技术分析

onnxruntime-web-demo 项目采用 VueJS 作为前端框架，与 ONNX Runtime Web 深度集成，为用户提供实时、直观的深度学习模型体验。ONNX Runtime Web 是一个轻量级的推理引擎，能够在多种 Web 平台上执行 ONNX 模型。它支持多种流行的浏览器以及 Node.js 环境，并计划支持更多平台。

项目及技术应用场景

onnxruntime-web-demo 目前提供了以下四种应用场景，每个场景都基于不同的预训练 ONNX 模型：

1. MobileNet

MobileNet 模型是一种用于图像分类的神经网络，能够识别图像中的主要对象，并将其分类到预定义的类别中。MobileNet 经过 ImageNet 数据集的1000个类别训练，具有速度快、体积小的特点，非常适合嵌入式和移动应用。

2. SqueezeNet

SqueezeNet 是一个轻量级的卷积神经网络，用于图像分类。在演示中，用户可以上传或选择一张图片，并在数百毫秒内看到其分类结果。

3. FER+ 情感识别

Emotion Ferplus 是一个用于面部情感识别的深度卷积神经网络。用户可以选择上传包含人脸的图片，或启动摄像头实时查看识别的情感。

4. Yolo

Yolo 是一个实时物体检测神经网络，能够识别包括人、植物和椅子在内的20种不同物体。在演示中，用户可以上传图片或启动摄像头，以查看图像中的物体。

5. MNIST

MNIST 是一个用于识别手写数字的卷积神经网络。用户可以在画布上绘制任何数字，模型将告诉用户绘制的是哪个数字。

项目特点

onnxruntime-web-demo 项目具备以下特点：

• 跨平台兼容性：支持 Edge、Chrome、Firefox、Electron 和 Node.js 等平台，未来还将支持更多平台。
• 直观的交互体验：用户无需复杂操作即可体验深度学习模型，支持图片上传、摄像头实时识别等多种交互方式。
• 丰富的应用案例：涵盖图像分类、物体检测、情感识别等多种应用场景，适用于不同领域的技术验证和探索。
• 易于部署和使用：通过简单的命令即可在本地运行演示，也可以通过构建生成静态文件进行部署。

综上所述，onnxruntime-web-demo 是一个优秀的开源项目，不仅能够帮助开发者快速掌握 ONNX Runtime Web 的使用，还能为研究人员提供直观的深度学习模型演示，从而加速相关领域的创新和应用。通过这个项目，用户可以轻松地将深度学习技术集成到 Web 应用中，开启无限可能。

onnxruntime-web-demo demos to show the capabilities of ONNX Runtime Web 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnxruntime-web-demo