神经网络类算法可以堪称当今最主流的一类机器学习算法，其本质上和前几章讲到的线性回归、对数几率回归、决策树等算法一样均属于机器学习算法，也是被发明用来完成分类和回归等任务。不过由于神经网络类算法在如今超强算力的加持下效果表现极其出色，且从理论角度来说神经网络层堆叠得越深其效果越好，因此也单独称用深层神经网络类算法所做的机器学习为深度学习，属于机器学习的子集。

pipeline.json：模型输入、预处理、推理、后处理，每一步骤的输入输出信息，用于给使用者说明处理流程。deploy.json：模型描述，用于MMDeploy Runtime推理。output_onnxruntime_0.png：使用推理框架预测的结果。output_pytorch_0.png：使用pytorch预测的结果。detail.json：模型转ONNX的信息，用于追溯bug。end

QT关于“Unknown property xxxx”报错的解决方案分享

假设输入图像的宽高为input，卷积核宽高为kernel，步长stride，填充padding（单边填充值），输出特征图的宽高为output。