matlab调用onnx文件

MATLAB 调用 ONNX（Open Neural Network Exchange）文件通常需要借助额外的工具箱，比如 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 或者安装了支持 ONNX 的第三方库。ONNX 是一种跨平台的模型交换格式，用于表示机器学习模型。

以下是基本步骤：

1. 安装必要的支持：确保已安装 `mxnet`、`tensorflow` 或 `caffe` 等支持将模型转换为 ONNX 格式的库，因为 MATLAB 自带的工具箱可能不直接支持 ONNX。

2. 将其他框架的模型转换为 ONNX：使用上述库中的工具（如 `saveas-onnx()` 函数），将你在其他语言（如 Python、TensorFlow）训练好的模型转换成 ONNX 文件。

3. 加载 ONNX 模型到 MATLAB：在 MATLAB 中，你可以使用 `importdata` 或 `onnxmlutil.loadOnnx` 函数从 ONNX 文件加载模型。例如：

   model = onnxmlutil.loadOnnx('model.onnx');

4. 使用模型：加载后，你可以像使用 MATLAB 内置函数一样调用模型进行推理，比如前向传播 (`predict(model, input_data)`)。

相关问题

matlab调用yolov11的onnx文件

### 加载并使用YOLOv11 ONNX模型进行推理

为了在MATLAB中加载并使用YOLOv11的ONNX模型进行推理，可以按照如下方法操作：

#### 准备工作
确保安装了必要的工具箱和支持包。特别是Deep Learning Toolbox™ 和 Deep Learning Toolbox Model Quantization Library 支持。

#### 下载预训练模型文件
下载YOLOv11对应的ONNX格式预训练权重文件以及配置文件（如果有的话）。这些资源通常可以从官方发布页面获取。

#### 创建dlnetwork对象
利用`importONNXLayers`函数导入ONNX层定义，并通过`assembleNetwork`构建一个可执行的`dlnetwork`实例[^2]。

% 导入ONNX模型结构到layerGraph
layers = importONNXLayers('yolov11.onnx');
lgraph = layerGraph(layers);

% 组装成dlnetwork用于后续计算
net = assembleNetwork(lgraph);

#### 预处理输入图像数据
根据YOLOv11的具体要求调整图片尺寸、归一化等预处理步骤，使其符合模型预期输入规格。

img = imread('test_image.jpg'); % 读取测试图片
inputSize = [640, 640];         % 假设YOLOv11期望输入大小为640x640像素
imgResized = imresize(img, inputSize);    % 调整至指定分辨率
dlImg = dlarray(single(im2col(imgResized)), 'SSC'); % 将RGB通道转换为单精度浮点数表示形式

#### 执行推理过程
调用`forward`命令完成一次前向传播运算得到输出结果。

predictions = forward(net, dlImg);

#### 后处理预测结果
解析网络产生的原始响应值，提取边界框位置坐标、类别概率分布等相关信息；应用非极大抑制(NMS)算法去除冗余检测框；最终筛选出置信度较高的目标候选区域作为有效识别成果展示出来。

需要注意的是，在实际部署过程中可能还需要针对特定应用场景做额外优化设置，比如调整阈值参数来平衡召回率与精确度之间的关系等问题[^3]。

matlab导出onnx

### MATLAB 中导出模型为 ONNX 格式的流程

为了将训练好的模型从 MATLAB 转换为 ONNX 格式，MATLAB 提供了 `exportONNXLayers` 函数以及更高级的工具箱支持。以下是具体的操作指南：

#### 使用 Deep Learning Toolbox 进行转换

如果已经拥有一个经过训练的网络对象（例如由 `trainNetwork` 创建），可以直接调用内置命令完成此过程。

% 假设 net 是已有的 CNN 或其他类型的神经网络结构
filename = 'myModel.onnx'; % 定义保存路径及名称
exportONNXNetwork(net,filename);

这段简单的脚本能够把名为 `net` 的深层学习架构存储至指定位置下的 `.onnx` 文件中[^1]。

对于某些特殊情况或者自定义层较多的情况，则可能需要先利用 `convertToLayerGraph` 将其转化为图形式后再做进一步处理。

#### 针对 Simulink 用户

Simulink 用户可以通过以下方式来准备用于部署到不同硬件平台上的深度学习算法：

- 构建包含所需功能模块的仿真环境；
- 应用 Model Advisor 工具检查潜在问题并优化设计；
- 利用 HDL Coder™ 或 GPU Coder™ 自动生成对应代码片段；
- 最终借助上述提到过的 `exportONNXNetwork` 接口输出兼容性强的标准格式文件[^3]。

值得注意的是，在实际应用过程中还需要关注输入数据预处理逻辑的一致性等问题，确保源端与目标端之间不存在差异影响最终效果。