yolo5 onnxruntime c++推理

YOLO5是一种高效的目标检测算法，可以快速准确地识别图像中的目标，并输出相应的边框、类别和置信度等信息。而ONNXRuntime是一个开源的深度学习推理框架，可以支持多种深度学习模型的推理。在C语言环境下使用ONNXRuntime对YOLO5模型进行推理，可以实现高效的图像目标检测。

使用ONNXRuntime进行模型推理的过程大概分为三步：模型加载、输入数据准备和推理计算。首先要加载YOLO5模型，即读取模型文件并构建模型对象。接着需要准备输入数据，包括图像数据、图像大小等信息，以及对数据进行预处理，如归一化、缩放等。最后进行推理计算，即将输入数据传入模型对象中，得到输出结果，即目标的边框、类别和置信度等信息。

使用ONNXRuntime进行模型推理的好处是可以实现高效的计算和资源利用，同时支持多种硬件平台和操作系统，可以实现跨平台的目标检测应用。此外，ONNXRuntime还提供一些优化功能，如动态量化、CUDA支持等，可进一步提高推理效率和准确性。

总之，使用ONNXRuntime和C语言对YOLO5模型进行推理是一种高效、灵活和可靠的方法，适用于需要高性能目标检测的图像处理应用。

相关问题

yolo11 onnxruntime部署C++

### 配置环境

为了在C++中使用ONNX Runtime部署YOLOv11模型，首先需要配置开发环境。确保安装了必要的依赖库和工具链，包括但不限于：

- ONNX Runtime 库及其头文件
- OpenCV 或其他图像处理库（如果需要）

创建一个新的C++项目，并编写 `CMakeLists.txt` 文件来管理项目的编译过程[^1]。

cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(YOLOv11_ONNX)

find_package(onnxruntime REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)

add_executable(yolov11_inference main.cpp preprocess.cpp postprocess.cpp)
target_link_libraries(yolov11_inference onnxruntime::onnxruntime ${OpenCV_LIBS})

### 加载模型

完成环境搭建之后，在代码中初始化ONNX Runtime会话对象以加载预先准备好的YOLOv11 ONNX模型文件。这里展示了一个简单的例子说明如何读取 `.onnx` 模型文件并建立推理上下文[^5]。

#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ... other includes ...

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YoloV11");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

std::string model_path = "./models/yolov11.onnx";
Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

### 数据预处理

对于输入图片的数据预处理部分非常重要，因为神经网络通常期望特定格式的张量作为其输入。一般情况下，这涉及以下几个方面的工作:

- 将原始RGB图像调整大小至固定尺寸
- 归一化像素值范围到 `[0, 1]` 或者 `[-1, 1]`
- 转换通道顺序为CHW形式
- 添加批次维度形成四维Tensor结构

下面给出了一段Python风格伪代码表示这一流程的具体操作方式；实际应用时应将其转化为对应的C++实现版本。

cv::Mat img = cv::imread(image_file); // Load image using OpenCV
cv::resize(img, img, cv::Size(input_width, input_height)); // Resize to match network's expected size
img.convertTo(img, CV_32F, 1 / 255.0f); // Normalize pixel values between [0., 1.]

// Convert HWC -> CHW and add batch dimension N=1 resulting in shape [N,C,H,W]
float* data_ptr = reinterpret_cast<float*>(img.data);
std::vector<float> tensor_data;
for(int c = 0; c < channels; ++c){
    for(int h = 0; h < height; ++h){
        for(int w = 0; w < width; ++w){
            int idx = ((c * height + h) * width + w);
            tensor_data.push_back(data_ptr[idx]);
        }
    }
}

### 执行推理

准备好输入数据后就可以调用ONNX Runtime执行前向传播计算得到预测结果了。注意要根据具体任务类型解析输出特征图中的信息，比如边界框坐标、类别概率等。

auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info,
                                                         tensor_data.data(),
                                                         num_elements,
                                                         input_node_dims.data(),
                                                         dims_size);

const char* input_names[] = {input_name};
const char* output_names[] = {"output"};
std::vector<Ort::Value> outputs = session.Run(
    Ort::RunOptions{nullptr},
    input_names,
    &input_tensor,
    1,
    output_names,
    1
);

### 后处理与结果解释

最后一步是对模型产生的原始输出进行解码，提取有用的信息如检测框的位置参数、所属类别的得分等等。这部分逻辑取决于具体的YOLO变种架构设计以及所使用的标签编码方案。

ONNX Runtime进行推理部署yolo C++

### 使用 ONNX Runtime 在 C++ 中部署 YOLO 模型进行推理

#### 准备工作
为了在C++环境中使用ONNX Runtime部署YOLO模型，需先安装必要的库并配置开发环境。这通常涉及下载和编译ONNX Runtime以及OpenCV等依赖项[^2]。

#### 加载模型与初始化运行时
创建会话对象来加载训练好的YOLO模型文件(.onnx)，设置线程数和其他选项以优化性能。下面展示了一个简单的初始化过程：

#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ...其他头文件...

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YoloInference");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);
std::vector<const char*> model_path{"./model/yolov8.onnx"};
Ort::Session session(env, model_path.data(), session_options);

#### 数据预处理
输入数据需要按照特定格式准备，比如调整大小、归一化等操作。对于图像识别任务来说，常用的是将原始图片转换成适合网络输入的形式：

cv::Mat img = cv::imread(imagePath); //读取测试图片
cv::resize(img, img, cv::Size(input_width, input_height));
img.convertTo(img, CV_32F, 1 / 255.0);

// 将BGR转RGB
cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB);

float* inputDataPtr = reinterpret_cast<float*>(inputTensorData->MutableData());
for (int h = 0; h < input_height; ++h){
    for (int w = 0; w < input_width; ++w){
        for (int c = 0; c < channels; ++c){
            *inputDataPtr++ = img.at<cv::Vec3f>(h,w)[c];
        }
    }
}

#### 执行推理
准备好输入张量之后就可以调用`Run()`方法执行前向传播计算得到输出特征图或其他预测结果：

auto output_names = GetOutputNames(session);
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(
      memory_info,
      inputTensorData.get(),
      total_input_size,
      input_node_dims.data(),
      num_input_dims
);
    
auto outputs = session.Run(
     Ort::RunOptions{nullptr},
     input_names.data(),
     &input_tensor,
     1,
     output_names.data(),
     static_cast<int>(output_names.size())
 );

#### 后处理解析
最后一步是从输出中提取有用的信息，如边界框坐标、类别标签及其置信度得分，并过滤掉低质量的结果。这部分逻辑取决于具体的应用场景和个人需求[^3]。