用C++写一个部署在nvidia开发板上的yolov5模型推理代码

时间: 2023-05-24 21:03:32 浏览: 185
A: 首先,需要安装CUDA和CUDNN的相关库,并下载yolov5的代码仓库。然后,按照以下步骤来编写部署在nvidia开发板上的yolov5模型推理代码。 1. 导入必要的头文件 ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <time.h> #include <dirent.h> #include <errno.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types.h> #include <sys/time.h> #include <cuda_runtime_api.h> #include <cublas_v2.h> #include <curand.h> #include <cudnn.h> #include "darknet.h" ``` 2. 定义模型类和相关参数 ```c typedef struct{ network net; float *output; float *input; cudaStream_t stream; } yolov5; #define BATCH 1 #define DEVICE 0 #define NMS_THRESH 0.45 #define CONF_THRESH 0.25 #define CLASS_NUM 80 #define ANCHOR_NUM 3 #define INPUT_H 640 #define INPUT_W 640 #define CLASS_NAME_FILE "./coco.names" #define WEIGHTS_FILE "./yolov5s.weights" ``` 3. 加载模型 ```c void load_model(yolov5 *model, char *classes_path, char *weights_path){ // 加载类别名 char **names = get_labels(classes_path); // 加载模型 model->net = parse_network_cfg(cfg_path); if(weights_path){ load_weights(&model->net, weights_path); } // 设置输入层 model->input = (float *)calloc(model->net.batch * model->net.inputs, sizeof(float)); cudaMalloc((void **)&model->output, model->net.batch * model->net.outputs * sizeof(float)); cudaStreamCreate(&model->stream); set_batch_network(&model->net, BATCH); model->net.layers[model->net.n - 1].classes = CLASS_NUM; model->net.layers[model->net.n - 1].anchor_num = ANCHOR_NUM; model->net.layers[model->net.n - 1].confidence_thresh = CONF_THRESH; model->net.layers[model->net.n - 1].nms_thresh = NMS_THRESH; model->net.layers[model->net.n - 1].mask = (int *)calloc(ANCHOR_NUM, sizeof(int)); for(int i = 0; i < ANCHOR_NUM; i++) model->net.layers[model->net.n - 1].mask[i] = i; srand(time(NULL)); } ``` 4. 推理函数 ```c void yolov5_inference(yolov5 *model, char *img_path){ // 加载图片 image img = load_image_color(img_path, 0, 0); // 缩放图片 image sized = resize_image(img, INPUT_W, INPUT_H); // 将数据写入输入层 fill_cuda_data(sized.data, INPUT_H * INPUT_W * 3, model->input, INPUT_H * INPUT_W * 3 * BATCH, model->stream); // 进行推理 forward_network(&model->net, model->input); // 获取输出结果 get_network_boxes(&model->net, img.w, img.h, CONF_THRESH, model->net.layers[model->net.n - 1].mask, 0, 1, model->output, 1, &model->net.layers[model->net.n - 1], model->net.classes, model->net.outputs, 1); // 进行非极大值抑制 do_nms_sort(model->net.hold_cpu, model->net.hold_gpu, model->net.batch, model->net.layers[model->net.n - 1].classes, model->net.layers[model->net.n - 1].w, model->net.layers[model->net.n - 1].h, model->output, model->net.layers[model->net.n - 1].nms, CLASS_NUM, NMS_THRESH); // 输出结果 draw_detections(img, model->net.hold_cpu, model->net.darknet_gpu, model->net.layers[model->net.n - 1], CLASS_NUM, names, WINDOW_WIDTH, WINDOW_HEIGHT, 0); } ``` 5. main函数 ```c int main(int argc, char **argv){ yolov5 model; // 加载模型 load_model(&model, CLASS_NAME_FILE, WEIGHTS_FILE); // 进行推理 yolov5_inference(&model, argv[1]); // 释放资源 cudaFree(model.input); cudaFree(model.output); cudaStreamDestroy(model.stream); free_network(model.net); return 0; } ``` 以上就是用C语言编写的在nvidia开发板上部署yolov5模型推理代码。

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