ONNX 模型库
ONNX 模型库是 ONNX（开放神经网络交换）格式预训练模型的集合，旨在轻松使用机器学习模型，而无需从头开始训练。
无论您是处理图像分类、目标检测、自然语言处理还是其他机器学习任务，ONNX 模型库都提供了各种可用于 ONNX 运行时进行推理的模型。
在本教程中，我们将学习 ONNX 模型库及其在计算机视觉、自然语言处理 (NLP)、生成式 AI 和图机器学习等各个领域的应用。
什么是 ONNX 模型库？
ONNX 模型库是预训练模型的存储库，可供下载和推理。这些模型在大型数据集上进行训练，并以 ONNX 格式提供，使您能够在不同的框架和平台上使用它们，而无需担心模型转换或兼容性问题。
ONNX 模型库提供来自 timm、torchvision、torch_hub 和 transformers 等知名开源存储库的最先进模型，为开发人员和研究人员提供可直接用于 AI 应用的预训练模型。
访问 ONNX 模型库
要访问 ONNX 模型库 -
- 访问 ONNX 模型库 GitHub 存储库。
- 浏览可用的模型，例如 MobileNet、ResNet、SqueezeNet、AlexNet 等。
- 直接从存储库下载预训练的 ONNX 模型。
这些模型已准备好与 ONNX 运行时一起使用，使您能够快速部署解决方案，而无需从头开始训练模型。
ONNX 模型库的关键特性
- 预训练模型：访问在大型数据集上预训练的各种模型，从而节省时间和计算资源。
- 互操作性：在 PyTorch、TensorFlow 等不同框架中利用 ONNX 模型，增强跨平台部署。
- 准备好进行推理：这些模型已针对使用 ONNX 运行时进行推理进行了优化，可在设备和平台上提供快速高效的性能。
- Git LFS：ONNX 模型库文件可能很大，为了处理这些文件，它使用Git LFS（大型文件存储）和Git LFS 命令行下载多个 ONNX 模型。
ONNX 模型库的类别
ONNX 模型库为各种机器学习任务提供模型。以下是最常见的类别 -
- 计算机视觉
- 自然语言处理 (NLP)
- 生成式 AI
- 图机器学习
计算机视觉
ONNX 模型库提供了一套针对计算机视觉任务修改的扩展模型，包括 -
图像分类模型
这些模型将图像分类为预定义的类别。ONNX 模型库提供了以下流行的预训练模型 -
- MobileNet：一种用于移动和嵌入式视觉的轻量级深度神经网络。
- ResNet：一种使用快捷连接进行图像分类的 CNN（最多 152 层）。
- SqueezeNet：一种紧凑的 CNN 模型，参数比 AlexNet 少 50 倍。
- VGG：一种使用较小滤波器的深度 CNN，提供高精度。
- AlexNet：一种经典的深度 CNN，用于对图像中的物体进行分类。
目标检测和图像分割
使用以下模型检测和分割图像中的对象 -
- Tiny YOLOv2 和 YOLOv3：能够识别图像中多个对象的实时目标检测模型。
- SSD（单阶段检测器）：一种快速模型，用于实时检测对象。
- Mask-RCNN：一种用于实例分割的网络，检测对象并预测其掩码。
人体、面部和手势分析
此类别中的模型旨在检测和分析人类面部、情绪和手势 -
- ArcFace：一种人脸识别模型，为面部图像生成嵌入。
- UltraFace：一种针对边缘设备优化的轻量级人脸检测模型。
- Emotion FerPlus：从面部图像中检测情绪。
- 年龄和性别分类：根据图像预测年龄和性别。
图像处理
这些模型旨在通过各种转换修改图像 -
- CycleGAN：在域之间转换图像，无需配对示例（例如，将照片转换为绘画）。
- 超分辨率：使用亚像素卷积层将图像上采样到更高的分辨率。
- 快速神经风格迁移：使用损失网络将艺术风格应用于图像。
自然语言处理 (NLP)
对于 NLP 任务，ONNX 模型库提供以下模型 -
- 机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
- 机器阅读理解：理解和响应自然语言查询。
- 语言建模：预测单词序列的可能性。
生成式 AI
ONNX 模型库中提供的生成模型包括 -
- 机器翻译：将文本从一种语言翻译成另一种语言。
- 机器阅读理解：理解和响应自然语言查询。
- 语言建模：预测单词序列的可能性。
- 视觉问答：结合图像识别和自然语言理解。
- 对话系统：根据输入数据生成对话响应。
图机器学习
基于图的模型用于机器学习任务，其中数据表示为图。这些模型通常用于社交网络分析、分子生物学等应用。
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