yolov8 ONNX Runtime C++ 部署代码中如何实现计数

YOLOv8是一种流行的物体检测模型，ONNX Runtime是一个跨平台的高性能深度学习推理引擎。在将YOLOv8部署到C++中并利用ONNX Runtime运行时，计数通常涉及到模型预测过程中对特定类别对象的数量统计。

首先，你需要完成以下步骤：

1. **模型加载和预处理**：使用ONNX Runtime API加载训练好的YOLOv8模型，并设置输入张量的维度和数据类型。

std::unique_ptr<onnxruntime::InferenceSession> session;
std::vector<float> input_data; // 加载和准备输入图像的数据
session.reset(new onnxruntime::InferenceSession("yolov8.onnx", nullptr));

2. **运行推理**：通过`Run()`函数执行模型推理，获取每个类别的预测结果。

std::vector<std::vector<float>> outputs;
auto request = ort::EnqueueRequestBuilder{session.get()};
request->Input(0, OrtValue(input_data.data(), input_data.size()));
request->Build(&outputs);

3. **解析预测结果**：解析输出张量（通常是Boxes、ClassIDs和Scores）来找到指定类别的对象。这通常需要遍历每一行（即每一个检测框），然后查找对应类别的索引。

4. **计数处理**：对于每个检测到的对象，检查其类别是否是你感兴趣的那个，如果是，则计数加一。例如：

int class_id = static_cast<int>(outputs[1][i]); // 获取第2维索引处的类别ID
if (class_id == target_class) {
    count++;
}

5. **清理资源**：最后别忘了关闭会话释放内存。

session.reset();