算法部署-将YOLOv9移植部署到不同平台-支持ONNX+TensorRT+RKNN+Horizon平台-优质算法部署项目实战

# yolov9_onnx_tensorRT_rknn_horizon yolov9 部署，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网首个通用部署示例。 # 文件夹结构说明 yolov9n_onnx：onnx模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本 yolov9n_TensorRT：TensorRT版本模型、测试图像、测试结果、测试demo脚本、onnx模型、onnx2tensorRT脚本(tensorRT-7.2.3.4) yolov9n_rknn：rknn模型、测试（量化）图像、测试结果、onnx2rknn转换测试脚本 yolov9n_horizon：地平线模型、测试（量化）图像、测试结果、转换测试脚本、测试量化后onnx模型脚本 # 模型训练 在 yolov9 官方代码上把“SiLU激活函数替换成了RelU”，由于是有些平台还不支持SiLU，详细训练参考yolov9官方代码。 # 测试结果 pytorch测试结果  onnx测试效果  说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，使用训练数据不多，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。