AMB82 MobileFaceNet Convert To ONNX
MobileFaceNet
MobileFaceNet 是一种高效的Convolutional Neural Network (CNN) 模型，它使用超过 100 万个参数。
MobileFaceNet 用于特征提取。 由于 MobileFaceNet 是轻量级模型类型之一，我们可以将此人脸识别系统应用于移动和嵌入式设备。
我们可以从 GitHub 下载源代码和预训练模型：
git clone https://github.com/foamliu/MobileFaceNet.git.
cd MobileFaceNet
mkdir weights
cd weights
wget https://github.com/foamliu/MobileFaceNet/releases/download/v1.0/mobilefacenet.pt
为了获得更好的性能和兼容性，可以使用以下示例将 .pt 转换为 .onnx：
convert2onnx.py:
Code Reference
from mobilefacenet import MobileFaceNet
import torch
import time
if __name__ == '__main__':
filename = 'weights/mobilefacenet.pt'
print('loading {}...'.format(filename))
start = time.time()
model = MobileFaceNet()
model.load_state_dict(torch.load(filename, map_location=torch.device('cpu')))
print('elapsed {} sec'.format(time.time() - start))
print(model)
output_onnx = 'weights/MobileFaceNet.onnx'
print("==> Exporting model to ONNX format at '{}'".format(output_onnx))
input_names = ["input0"]
output_names = ["output0"]
inputs = torch.randn(1, 3, 112, 112)
torch_out = torch.onnx._export(model, inputs, output_onnx, export_params=True, verbose=False,
input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=10)python3 convert2onnx.py
转换后的 onnx 将位于 weights/MobileFaceNet.onnx。
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