文章目录
- 引言
- 最新网址地点
- 一、模型转换
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- [1. 框架转换全景图](#1. 框架转换全景图)
- [2. 安全的模型转换](#2. 安全的模型转换)
- [3. 网站全景图](#3. 网站全景图)
- 二、转换说明
- 三、模型转换流程图
- 四、感谢
引言
- 在yolov5，yolov8，yolov11等等模型转换的领域中，时间成本常常是开发者头疼的问题。最近发现一个超棒的网站工具，简直是模型转换的神器。 它最大的亮点就是省去编译转换工具的时间，开箱即用，一键转换。对于目标格式，提供了tengine、ncnn、mnn、onnx等多种选择；输入格式也十分丰富，有onnx、caffe、tensorflow、mxnet、darknet、tflite等。无论是从哪种框架训练出的模型，在这里都能较为轻松地找到适配的转换路径。
值得一提的是，它还支持使用onnx
optimizer优化模型，这能让转换后的模型在性能上更上一层楼。对于开发者来说，这无疑是提高工作效率、简化模型部署流程的绝佳助力。如果你也在为模型转换的繁琐而烦恼，不妨试试这个网站工具，开启高效的模型转换新体验。
最新网址地点
一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine
一、模型转换
1. 框架转换全景图
转换工具 Caffe模型 NCNN MNN TEngine ONNX模型 TensorFlow模型
2. 安全的模型转换
此网站不会将模型文件上传至服务器保障了安全，隐私性。
3. 网站全景图
二、转换说明
1、确保你转换之后的onnx是可以使用的可以被推理实现检测模型效果的
2、有部分算子不支持等原因即便你生成了onnx那么也有可能转换不成功
3、即便转换成功了但是实际部署的时候使用不了，那么就需要先回到第一个问题了。
4、因为onnx optimizer 已经不被 onnx 团队维护了所以如果报错请取消勾选。
5、还是建议各位朋友去实际进行转换不依靠在线网址虽然确实挺方便的。
三、模型转换流程图
Created with Raphaël 2.3.0 开始 加载PyTorch模型 导出ONNX模型 ONNX Runtime验证通过？ 使用onnx-simplifier优化 转换NCNN模型 NCNN推理验证通过？ 进行模型量化 部署到目标设备 结束 yes no yes no
四、感谢
感谢大老师的开源在此附上大老师的githup主页
https://github.com/daquexian