yolov7使用onnx推理
时间: 2023-12-18 07:28:51 浏览: 36
以下是使用onnx推理yolov7的步骤:
1.安装必要的库和工具,包括pytorch、onnx、onnxruntime等。
2.下载yolov7的权重文件,将其转化为onnx格式。可以使用pytorch的torch.onnx.export函数将模型转化为onnx格式,具体代码如下:
```python
import torch
import onnx
# 加载pytorch模型
model = torch.load('yolov7_weights.pth')
# 转化为onnx格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416)
input_names = ['input']
output_names = ['output']
dynamic_axes = {'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
onnx_path = 'yolov7.onnx'
torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes=dynamic_axes)
```
3.使用onnxruntime加载模型并进行推理。具体代码如下:
```python
import onnxruntime
import numpy as np
import cv2
# 加载onnx模型
sess = onnxruntime.InferenceSession('yolov7.onnx')
# 加载图片并进行预处理
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (416, 416))
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0).astype(np.float32)
# 进行推理
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
outputs = sess.run([output_name], {input_name: img})
# 处理输出结果
output = outputs[0]
output = np.array(output)
output = output.squeeze()
output = output.transpose((1, 2, 0))
output[..., :2] = sigmoid(output[..., :2])
output[..., 4:] = sigmoid(output[..., 4:])
boxes, confs, class_probs = yolo_head(output, anchors, num_classes)
boxes, scores, classes = yolo_eval(boxes, confs, class_probs, image_shape)
```