pwc-net onnx

PWC-Net is a deep learning model for optical flow estimation, and ONNX is an open format for representing machine learning models. Therefore, it is possible to convert PWC-Net model to ONNX format to make it compatible with different deep learning frameworks. This can be done using tools like ONNX-Tensorflow or ONNX-Caffe2. Once the model is in ONNX format, it can be used for inference in frameworks like PyTorch or TensorFlow.

相关问题

PWC-Net 转成 onnx

你可以使用 PyTorch 提供的工具将 PWC-Net 转换为 ONNX 格式。具体步骤如下：

1. 安装 PyTorch 和 ONNX：首先需要安装 PyTorch 和 ONNX，可以使用 pip 或者 conda 安装。

2. 加载 PWC-Net 模型：使用 PyTorch 加载 PWC-Net 模型，并将其转换为 ONNX 格式。可以使用以下代码：

import torch
import torchvision

# 加载 PWC-Net 模型
model = torchvision.models.video.PWCNet()

# 将模型转换为 ONNX 格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 2, 256, 448)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "pwc_net.onnx")

其中，dummy_input 是模型的输入数据，可以根据实际情况进行修改。

3. 验证 ONNX 模型：使用 ONNX 提供的工具验证生成的 ONNX 模型是否正确。可以使用以下代码：

import onnx
from onnx import numpy_helper

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("pwc_net.onnx")

# 验证模型是否正确
onnx.checker.check_model(model)

# 获取模型的输入和输出张量形状
input_shape = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim
output_shape = model.graph.output[0].type.tensor_type.shape.dim
print("Input shape:", [d.dim_value for d in input_shape])
print("Output shape:", [d.dim_value for d in output_shape])

其中，model.graph.input[0] 和 model.graph.output[0] 分别表示模型的输入和输出张量。

4. 使用 ONNX 模型：可以使用 ONNX 提供的工具将 ONNX 模型加载到其他框架中使用，例如 TensorFlow、Caffe 等。

PWC-Net C++部署

PWC-Net是一个基于深度学习的光流估计算法，使用C++进行部署可以提高算法的执行效率并且可以在没有GPU支持的环境下运行。以下是基于C++的PWC-Net部署步骤：

1. 安装OpenCV和Eigen库

PWC-Net依赖于OpenCV和Eigen库，需要先安装这两个库。

2. 下载PWC-Net源代码

可以从GitHub上下载PWC-Net的源代码，链接为https://github.com/NVlabs/PWC-Net/tree/master/PyTorch。

3. 将模型转换为ONNX格式

可以使用PyTorch将PWC-Net的模型转换为ONNX格式，链接为https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html。

4. 使用ONNX Runtime加载模型

使用ONNX Runtime加载ONNX格式的PWC-Net模型，并对输入图像进行预处理。在这一步中，可以将输入图像调整为网络所需的大小，并将其转换为网络所需的数据类型。

5. 执行光流估计

调用ONNX Runtime的推理函数进行光流估计。在这一步中，将输入图像送入网络，得到光流估计结果。

6. 后处理

对光流估计结果进行后处理，例如对结果进行插值或者平滑处理。

总之，以上是PWC-Net的C++部署步骤，需要掌握一定的C++编程经验。