ONNX 模型庫
ONNX 模型庫是 ONNX（開放神經網路交換）格式預訓練模型的集合，旨在輕鬆使用機器學習模型，而無需從頭開始訓練。
無論您是處理影像分類、目標檢測、自然語言處理還是其他機器學習任務，ONNX 模型庫都提供了各種可用於 ONNX 執行時進行推理的模型。
在本教程中，我們將學習 ONNX 模型庫及其在計算機視覺、自然語言處理 (NLP)、生成式 AI 和圖機器學習等各個領域的應用。
什麼是 ONNX 模型庫？
ONNX 模型庫是預訓練模型的儲存庫，可供下載和推理。這些模型在大型資料集上進行訓練，並以 ONNX 格式提供，使您能夠在不同的框架和平臺上使用它們，而無需擔心模型轉換或相容性問題。
ONNX 模型庫提供來自 timm、torchvision、torch_hub 和 transformers 等知名開源儲存庫的最先進模型，為開發人員和研究人員提供可直接用於 AI 應用的預訓練模型。
訪問 ONNX 模型庫
要訪問 ONNX 模型庫 -
- 訪問 ONNX 模型庫 GitHub 儲存庫。
- 瀏覽可用的模型，例如 MobileNet、ResNet、SqueezeNet、AlexNet 等。
- 直接從儲存庫下載預訓練的 ONNX 模型。
這些模型已準備好與 ONNX 執行時一起使用，使您能夠快速部署解決方案，而無需從頭開始訓練模型。
ONNX 模型庫的關鍵特性
- 預訓練模型：訪問在大型資料集上預訓練的各種模型，從而節省時間和計算資源。
- 互操作性：在 PyTorch、TensorFlow 等不同框架中利用 ONNX 模型，增強跨平臺部署。
- 準備好進行推理：這些模型已針對使用 ONNX 執行時進行推理進行了最佳化，可在裝置和平臺上提供快速高效的效能。
- Git LFS：ONNX 模型庫檔案可能很大，為了處理這些檔案，它使用Git LFS（大型檔案儲存）和Git LFS 命令列下載多個 ONNX 模型。
ONNX 模型庫的類別
ONNX 模型庫為各種機器學習任務提供模型。以下是最常見的類別 -
- 計算機視覺
- 自然語言處理 (NLP)
- 生成式 AI
- 圖機器學習
計算機視覺
ONNX 模型庫提供了一套針對計算機視覺任務修改的擴充套件模型，包括 -
影像分類模型
這些模型將影像分類為預定義的類別。ONNX 模型庫提供了以下流行的預訓練模型 -
- MobileNet：一種用於移動和嵌入式視覺的輕量級深度神經網路。
- ResNet：一種使用快捷連線進行影像分類的 CNN（最多 152 層）。
- SqueezeNet：一種緊湊的 CNN 模型，引數比 AlexNet 少 50 倍。
- VGG：一種使用較小濾波器的深度 CNN，提供高精度。
- AlexNet：一種經典的深度 CNN，用於對影像中的物體進行分類。
目標檢測和影像分割
使用以下模型檢測和分割影像中的物件 -
- Tiny YOLOv2 和 YOLOv3：能夠識別影像中多個物件的即時目標檢測模型。
- SSD（單階段檢測器）：一種快速模型，用於即時檢測物件。
- Mask-RCNN：一種用於例項分割的網路，檢測物件並預測其掩碼。
人體、面部和手勢分析
此類別中的模型旨在檢測和分析人類面部、情緒和手勢 -
- ArcFace：一種人臉識別模型，為面部影像生成嵌入。
- UltraFace：一種針對邊緣裝置最佳化的輕量級人臉檢測模型。
- Emotion FerPlus：從面部影像中檢測情緒。
- 年齡和性別分類：根據影像預測年齡和性別。
影像處理
這些模型旨在透過各種轉換修改影像 -
- CycleGAN：在域之間轉換影像，無需配對示例（例如，將照片轉換為繪畫）。
- 超解析度：使用亞畫素卷積層將影像上取樣到更高的解析度。
- 快速神經風格遷移：使用損失網路將藝術風格應用於影像。
自然語言處理 (NLP)
對於 NLP 任務，ONNX 模型庫提供以下模型 -
- 機器翻譯：將文字從一種語言翻譯成另一種語言。
- 機器閱讀理解：理解和響應自然語言查詢。
- 語言建模：預測單詞序列的可能性。
生成式 AI
ONNX 模型庫中提供的生成模型包括 -
- 機器翻譯：將文字從一種語言翻譯成另一種語言。
- 機器閱讀理解：理解和響應自然語言查詢。
- 語言建模：預測單詞序列的可能性。
- 視覺問答：結合影像識別和自然語言理解。
- 對話系統：根據輸入資料生成對話響應。
圖機器學習
基於圖的模型用於機器學習任務，其中資料表示為圖。這些模型通常用於社交網路分析、分子生物學等應用。
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