yolov5 分类模型onnx部署 c#

Yolov5 是一个基于 Pytorch 的目标检测模型，将其转换为 ONNX 格式可以方便地在各种平台上部署。如果你想在 C# 中使用 ONNX 格式的 Yolov5 分类模型，可以按照以下步骤进行：

1. 使用 Pytorch 将 Yolov5 模型转换为 ONNX 格式。可以使用以下命令：

python models/export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1

其中，`yolov5s.pt` 是 Yolov5 模型的权重文件，`--img-size` 是输入图片的尺寸，`--batch-size` 是批量处理的图片数量。执行该命令后，会在 `models` 文件夹下生成一个 `yolov5s.onnx` 文件，即转换后的模型。

2. 在 C# 中使用 ONNXRuntime 运行 Yolov5 模型。可以使用以下代码：

using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;

// 创建 ONNXRuntime 执行器
var options = new SessionOptions();
var session = new InferenceSession("models/yolov5s.onnx", options);

// 预处理输入图片
var image = Image.Load<Rgb24>("test.jpg");
var resized = image.Resize(new ResizeOptions
{
    Size = new Size(640, 640),
    Mode = ResizeMode.Max
});
var buffer = resized.SavePixelData();

// 将输入图片转换为 Tensor
var tensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 });
for (int i = 0; i < buffer.Length; i += 3)
{
    tensor[0, 0, i / 3 % 640, i / 3 / 640] = buffer[i];
    tensor[0, 1, i / 3 % 640, i / 3 / 640] = buffer[i + 1];
    tensor[0, 2, i / 3 % 640, i / 3 / 640] = buffer[i + 2];
}

// 执行模型推理
var inputs = new List<NamedOnnxValue>
{
    NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", tensor)
};
var outputs = session.Run(inputs);
var result = outputs.FirstOrDefault()?.AsTensor<float>().ToArray();

// 处理模型输出
// TODO

在上述代码中，`test.jpg` 是输入图片的路径，`options` 是 ONNXRuntime 的配置选项，`session` 是 ONNXRuntime 的执行器，`tensor` 是将输入图片转换为的 Tensor，`inputs` 是执行模型推理时的输入参数，`outputs` 是执行模型推理后的输出结果。你需要根据具体的 Yolov5 模型结构和输出结果进行相应的处理。