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适合人群：
1、适用于有一定深度学习基础的同学； 2、适合于会一点点python的同学； 3、需要有一定的C/C++基础； 4、适用于想使用onnx模型进行OCR文本识别和yolo目标检测的同学；
你将会学到：
了解深度学习模型的onnx转换并C++调用应用部署的过程
- pytorch模型转onnx模型
- yolo模型转onnx模型
- CRNN模型转onnx模型
- DBnet模型转onnx模型
- C++调用onnx模型
- pytorch模型转onnx模型
- CRNN模型转onnx模型
- DBnet模型转onnx模型
- yolo模型转onnx模型
- C++调用onnx模型
课程简介：
(本课程非opencv加载onnx模型)
(cuda11.1+cudnn8.0.5+onnxruntime-GPU-1.10)
1、OCR的文本识别CRNN网络和文本检测DBnet网络是基于pytorch1.4版本(pytorch1.8.1也可以)
2、yolov4使用的是darknet c语言训练的模型(也可以github上下载代码训练直接的yolov4模型)
3、yolov5使用的是pytorch1.8.1+opencv-python4.5的模型(github上的yolov5工程)
4、使用win10+vs2019+opencv3.4.4+onnxruntime-gpu-1.10的C++环境调用onnx模型
5、20220319更新：新增OCR识别库工程以及优化代码
6、20220403更新：新增deeplabv3语义分割
7、20220910更新：onnx代码健壮性增强，使用onnx的c接口来调用onnx模型。
OCR C++ onnx使用示例工程分享：
链接：https://pan.baidu.com/s/1z3R_oDuOWrKu61Xj8Yb54w
提取码：snkn
课程大纲-onnx深度学习模型C++简单应用入门
资料下载第1章环境准备(56分钟10节)
1-1
C++调用ONNX模型课程简介C++调用ONNX模型课程简介，介绍CRNN文本识别的onnx模型，DBnet文本检测的onnx模型，yolov4目标检测的onnx模型，yolov5目标检测的onnx模型的C++调用效果。
[07:03]开始学习1-9
libtorch vs2019 win10的配置libtorch vs2019 win10的配置
「仅限付费用户」点击下载“Libtorch_vs2019_win10.pdf”
[04:22]开始学习第2章onnx模型的C++调用(2小时26分钟19节)
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