yolov7的onnx模型分析解读

YOLOv7是一种目标检测算法，可以在一张图片中快速地识别出多个不同类别的物体，并给出它们的位置和大小信息。

ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式，可以将深度学习模型从一个框架转移到另一个框架。YOLOv7的ONNX模型可以在不同的平台和框架之间进行交互和部署。

为了分析解读YOLOv7的ONNX模型，我们可以采用以下步骤：

1. 加载ONNX模型

使用ONNX库加载YOLOv7的ONNX模型，代码如下：

import onnx

model = onnx.load("yolov7.onnx")

2. 查看模型结构

使用以下代码可以查看模型的输入、输出以及各层的参数：

print(model.graph.input)
print(model.graph.output)
print(model.graph.value_info)
print(model.graph.node)

3. 解析模型输出

YOLOv7模型的输出包含了目标检测的结果，需要进行解析才能得到物体的位置、类别和置信度等信息。通常情况下，可以使用以下代码来解析模型输出：

import numpy as np
import onnxruntime as rt

ort_session = rt.InferenceSession("yolov7.onnx")

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

def postprocess(result, num_classes, conf_thres=0.7, nms_thres=0.4):
    if isinstance(result, tuple):
        result = result[0]
    # 确定输出维度和大小
    assert result.ndim == 4
    assert result.shape[1] == (5 + num_classes)
    # 将输出转换为numpy数组
    pred = result[0].reshape((-1, result.shape[2], result.shape[3]))
    # 根据置信度过滤结果
    pred_boxes = pred[:, :, :4]
    pred_conf = pred[:, :, 4:5]
    pred_cls = pred[:, :, 5:]
    score = pred_conf * pred_cls
    keep = (score > conf_thres).nonzero()
    # 应用非极大抑制
    boxes = []
    scores = []
    classes = []
    for i in range(keep[0].shape[0]):
        box = pred_boxes[keep[0][i], keep[1][i], :]
        score = pred_conf[keep[0][i], keep[1][i], 0] * pred_cls[keep[0][i], keep[1][i], keep[2][i]]
        cls = keep[2][i]
        boxes.append(box)
        scores.append(score)
        classes.append(cls)
    boxes = np.array(boxes)
    scores = np.array(scores)
    classes = np.array(classes)
    idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes.tolist(), scores.tolist(), conf_thres, nms_thres)
    if len(idxs) > 0:
        boxes = boxes[idxs[:, 0]]
        scores = scores[idxs[:, 0]]
        classes = classes[idxs[:, 0]]
    return boxes, scores, classes

4. 进行目标检测

使用ONNXRuntime库对输入图像进行预处理，然后将其传递给YOLOv7模型进行目标检测。最后，使用解析函数对输出进行解析，得到物体的位置、类别和置信度等信息。代码如下：

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 缩放图像
img = cv2.resize(img, (416, 416))

# 将图像转换为输入张量
input_tensor = np.expand_dims(img.transpose((2, 0, 1)), axis=0)

# 运行模型
result = ort_session.run(None, {"input": to_numpy(input_tensor)})

# 解析输出
boxes, scores, classes = postprocess(result, num_classes=80)

以上是解析YOLOv7 ONNX模型的基本步骤，根据需要可以进行进一步的分析和优化。