onnx runtime c++ 推理yolov5

ONNX Runtime是一个高性能的开源库，用于运行机器学习模型，包括深度学习模型。它支持多种框架生成的模型，如TensorFlow、PyTorch等，并提供C++ API供开发者直接在生产环境中进行推理。

如果你想在C++中使用ONNX Runtime推理YOLOv5模型，首先你需要安装ONNX Runtime库，并下载预训练的YOLOv5模型转换成ONNX格式。这通常通过将PyTorch模型保存为ONNX文件，然后使用如`onnxconvert.py`这样的工具完成转换。步骤如下：

1. **安装ONNX Runtime**:
使用包管理器（如apt-get或pip）安装最新版本的ORT，例如：

   pip install onnxruntime

2. **转换YOLOv5模型**:
- 如果你有YOLOv5的PyTorch模型，可以使用`torch.onnx.export()`将其导出为ONNX：

   model = ... # 获取你的YOLOv5模型实例
   torch.onnx.export(model, input_size=(640, 640), opset_version=11, output_path="yolov5.onnx")

然后使用ONNX工具链（如`onnx`或`onnx-simplifier`）优化模型。

3. **加载并在C++中推理**:
在C++中，你可以通过以下方式加载并运行ONNX模型：

   #include "ortc/api/ort_inference.h"
   // 加载模型
   OrtSession ort_sess;
   Ort::Status status = Ort::CreateSession("yolov5.onnx", nullptr, &ort_sess);
   
   // 准备输入数据
   OrtValue* inputs[] = {...};
   // 进行推理
   status = ort_sess->Run({}, {"input_1"}, {}, outputs);
   
   // 获取结果并处理
   ...

这里假设`inputs[]`包含了模型所需的输入数据，`outputs`是预测输出的数组。