YOLOv8-OBB onnx

### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式

为了将YOLOv8-OBB模型导出为ONNX格式，可以遵循以下过程：

#### 使用Ultralytics库进行模型导出
通过`ultralytics`库中的`YOLO`类来加载预训练好的YOLOv8-OBB模型并将其导出成ONNX格式。具体操作如下所示[^1]。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("path_to_your_model")  # 填写模型的具体路径
model.export(format='onnx')

这段代码会读取指定位置的YOLOv8-OBB模型，并按照给定参数设置将其转化为ONNX格式存储下来。

对于更详细的命令行方式，在终端执行相应的导出指令也可以完成相同的功能[^2]。

yolo export model=yolov8s-obb.pt format=onnx

此命令将会把名为`yolov8s-obb.pt`的PyTorch模型文件转存为`.onnx`扩展名的新文件。

另外，在Windows环境下使用C++开发时，如果涉及到YOLOv8-OBB项目的整个流程——从数据集创建、标注直至最终部署，则可能还需要考虑更多细节，比如如何利用工具来进行图像区域的选择以及角度调整等操作[^3]。

相关问题

yolov8-obb onnx

### 将YOLOv8-OBB模型转换为ONNX格式

为了将YOLOv8-OBB模型转换成ONNX格式，可以利用PyTorch内置的功能来完成这一过程。具体来说，`torch.onnx.export()`函数提供了这种能力。

import torch
from ultralytics.nn.models import YOLO

model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v8/yolov8l-obb.yaml").load("yolov8l-obb.pt")

dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640)

output_onnx = 'yolov8_obb.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['boxes', 'labels']

dynamic_axes = {'image': {0: 'batch_size'}, 
                'boxes': {0: 'batch_size'},
                'labels': {0: 'batch_size'}}

torch.onnx.export(model,
                  dummy_input,
                  output_onnx,
                  input_names=input_names,
                  dynamic_axes=dynamic_axes,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  verbose=False)

上述代码片段展示了如何通过给定的预训练权重文件创建YOLOv8-OBB实例并将其导出到指定路径下的`.onnx`文件中[^1]。

### 使用ONNX中的YOLOv8-OBB模型

一旦成功地将模型保存为ONNX格式之后，在其他环境中部署变得更为容易。下面是如何加载这个新创建的ONNX模型的一个例子：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

ort_session = ort.InferenceSession('yolov8_obb.onnx')

def to_numpy(tensor):
    return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()

# 假设输入图像已经被处理成了合适的尺寸和通道顺序
img_np = ... # 这里应该是经过预处理后的图片数组形式的数据

outputs = ort_session.run(None, {"image": img_np})

这段脚本说明了怎样使用OnnxRuntime库读取之前生成的ONNX文件，并执行推理操作[^4]。

yolov11obb onnxruntime

### 如何使用 ONNX Runtime 运行 YOLOv11obb 模型

为了成功使用 ONNX Runtime 来运行 YOLOv11obb 模型，需要确保环境配置正确并遵循特定的操作流程。以下是详细的说明：

#### 安装必要的库
首先，安装 `onnxruntime` 和其他依赖项是必不可少的。可以通过 pip 命令来完成这些包的安装。

pip install onnxruntime numpy opencv-python

#### 加载模型和初始化会话
加载已经转换成 ONNX 格式的 YOLOv11obb 模型文件，并创建一个用于推理的新会话实例。

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 替换为实际路径下的 .onnx 文件位置
model_path = 'path/to/yolov11obb.onnx'

session = ort.InferenceSession(model_path)

input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [o.name for o in session.get_outputs()]

#### 准备输入数据
准备要传递给模型的数据。通常情况下，这涉及到图像预处理工作，比如调整大小、归一化等操作。

def preprocess_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, (640, 640))  # 调整到适合网络输入尺寸
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(
        img_resized,
        scalefactor=1 / 255.0,
        size=(640, 640),
        swapRB=True,
        crop=False
    )
    
    return blob

image_data = preprocess_image('example.jpg')
inputs = {input_name: image_data}

#### 执行推理过程
调用 `run()` 方法执行前向传播计算，获取预测结果。

outputs = session.run(output_names, inputs)[0]

print(outputs.shape)  # 输出形状取决于具体版本的YOLO架构设计

通过上述步骤可以实现基于 ONNX Runtime 的 YOLOv11obb 模型部署[^1]。