ONNX.js 演示项目教程

1. 项目介绍

ONNX.js 是一个用于在浏览器和 Node.js 中运行 ONNX 模型的 JavaScript 库。ONNX.js 利用 WebAssembly 和 WebGL 技术，为 CPU 和 GPU 提供了优化的 ONNX 模型推理运行时。通过 ONNX.js，开发者可以在浏览器中直接运行预训练的 ONNX 模型，减少服务器与客户端之间的通信，保护用户隐私，并提供跨平台的无安装 ML 体验。

ONNX.js 演示项目（ONNX.js Demo）是一个交互式演示门户，展示了 ONNX.js 在 Vue.js 中的实际应用案例。该项目目前支持四个示例，帮助用户快速体验 ONNX.js 的强大功能。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，克隆项目仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/microsoft/onnxjs-demo.git
cd onnxjs-demo
npm install

启动演示

在本地启动演示服务器：

npm run serve

这将启动一个开发服务器，并在本地运行 ONNX.js 演示。

部署演示

打包源文件以进行部署：

npm run build

打包后的文件将位于 /docs 文件夹中，准备进行部署。

Electron 支持

ONNX.js 演示还可以作为 Windows 桌面应用使用 Electron。首先创建开发者构建：

npm run build -- --mode developer

然后运行以下命令创建 Electron 应用：

npm run electron-packager

这将创建一个新的 /ONNXjs-demo-win32-x64 文件夹。运行 /ONNXjs-demo-win32-x64/ONNXjs-demo.exe 即可享受 Electron 桌面应用。

3. 应用案例和最佳实践

案例 1：SqueezeNet

SqueezeNet 是一个用于图像分类的轻量级卷积网络。在演示中，用户可以选择或上传图像，并在毫秒内看到图像所属的类别。

案例 2：ResNet-50

ResNet-50 是一个高度准确的深度卷积网络，用于图像分类。它训练了 1000 个预定义类别。与 SqueezeNet 演示类似，用户可以选择或上传图像，并查看图像所属的类别。

案例 3：FER+ 情绪识别

FER+ 是一个用于面部情绪识别的深度卷积神经网络。在演示中，用户可以选择包含人脸的图像或启动摄像头，查看显示的情绪。

案例 4：Yolo

Yolo 是一个实时对象检测神经网络，可以检测 20 种不同的对象，如人、盆栽植物和椅子。在演示中，用户可以选择图像或启动摄像头，查看图像中的对象。

案例 5：MNIST

MNIST 是一个用于预测手写数字的卷积神经网络。在演示中，用户可以在画布上绘制任何数字，模型将告诉用户绘制的数字是什么。

4. 典型生态项目

ONNX Runtime Web

ONNX Runtime Web 是 ONNX.js 的替代品，提供了增强的用户体验和改进的性能。ONNX Runtime Web 支持在浏览器中运行 ONNX 模型，并提供了更丰富的功能和更好的性能优化。

ONNX Model Zoo

ONNX Model Zoo 是一个包含多种预训练 ONNX 模型的仓库，用户可以从中选择适合自己需求的模型，并使用 ONNX.js 在浏览器中运行这些模型。

ONNX Runtime

ONNX Runtime 是一个跨平台的推理引擎，支持多种硬件加速，包括 CPU、GPU 和 TPU。ONNX Runtime 提供了高性能的推理能力，适用于各种 AI 应用场景。

通过这些生态项目，用户可以更全面地利用 ONNX 生态系统，构建强大的 AI 应用。