2025年最新在線模型轉換工具優化模型ncnn,mnn,tengine,onnx

文章目錄

  • 引言
  • 最新網址地點
  • 一、模型轉換
    • 1. 框架轉換全景圖
    • 2. 安全的模型轉換
    • 3. 網站全景圖
  • 二、轉換說明
  • 三、模型轉換流程圖
  • 四、感謝

引言

  • 在yolov5,yolov8,yolov11等等模型轉換的領域中,時間成本常常是開發者頭疼的問題。最近發現一個超棒的網站工具,簡直是模型轉換的神器。 它最大的亮點就是省去編譯轉換工具的時間,開箱即用,一鍵轉換。對于目標格式,提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等多種選擇;輸入格式也十分豐富,有onnx、caffe、tensorflow、mxnet、darknet、tflite等。無論是從哪種框架訓練出的模型,在這里都能較為輕松地找到適配的轉換路徑。
    值得一提的是,它還支持使用onnx
    optimizer優化模型,這能讓轉換后的模型在性能上更上一層樓。對于開發者來說,這無疑是提高工作效率、簡化模型部署流程的絕佳助力。如果你也在為模型轉換的繁瑣而煩惱,不妨試試這個網站工具,開啟高效的模型轉換新體驗。

最新網址地點

一鍵轉換 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine

一、模型轉換

1. 框架轉換全景圖

轉換工具
Caffe模型
NCNN
MNN
TEngine
ONNX模型
TensorFlow模型

2. 安全的模型轉換

此網站不會將模型文件上傳至服務器保障了安全,隱私性。

3. 網站全景圖

  • 在這里插入圖片描述

二、轉換說明

1、確保你轉換之后的onnx是可以使用的可以被推理實現檢測模型效果的
2、有部分算子不支持等原因即便你生成了onnx那么也有可能轉換不成功
3、即便轉換成功了但是實際部署的時候使用不了,那么就需要先回到第一個問題了。
4、因為onnx optimizer 已經不被 onnx 團隊維護了所以如果報錯請取消勾選。
5、還是建議各位朋友去實際進行轉換不依靠在線網址雖然確實挺方便的。

三、模型轉換流程圖

Created with Rapha?l 2.3.0 開始 加載PyTorch模型 導出ONNX模型 ONNX Runtime驗證通過? 使用onnx-simplifier優化 轉換NCNN模型 NCNN推理驗證通過? 進行模型量化 部署到目標設備 結束 yes no yes no

四、感謝

感謝大老師的開源在此附上大老師的githup主頁
https://github.com/daquexian

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