彻底掌握 ONNXRUNTIME框架 深度学习 模型部署 看它！

主要观点总结

文章介绍了ONNXRUNTIME这一深度学习部署框架，它支持ONNX格式模型在多种硬件平台上加速推理，并提供了不同语言的SDK。文章重点介绍了C++版本的使用，包括安装、推理流程和API接口等，并提供了相关资源下载和课程信息。

关键观点总结

关键观点1: ONNXRUNTIME简介

文章介绍了ONNXRUNTIME作为主流的深度学习部署框架之一，支持多种硬件平台和语言SDK。

关键观点2: C++版本的使用

文章详细描述了C++版本的使用，包括安装、推理流程和API接口等。

关键观点3: 模型推理与解析技巧

文章提到了使用C++部署各种深度学习模型，如YOLOv5、YOLOv8、Faster-RCNN、RetinaNet等，并涉及图像分类、对象检测、语义分割、实例分割等。

关键观点4: 课程资源丰富

文章提供课程源码、测试图像与视频、模型等资料均可下载，并负责答疑解惑。

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