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 本示例使用了经典的ResNet50模型，onnx文件在Resource/Models/文件夹下，模型结构可以通过netron (https://netron.app/) 查看，该模型的输入shape为[1,3,224,224] ，数据排布为NCHW。
 
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 ## 预处理
 
 在将数据输入到模型之前，需要对图像做如下预处理操作：
@@ -75,8 +73,6 @@ ErrorCode Classifier::Classify(const std::vector<cv::Mat> &srcImages,std::vector
 
 blobFromImagesWithParams()函数支持多个输入图像，首先对输入图像各通道减对应的均值，然后乘以各通道对应的缩放系数，最后转换为NCHW，最终将转换好的数据保存到inputBlob中，然后就可以输入到模型中执行推理了。
 
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 ## 推理
 
 完成预处理后，就可以执行推理了：