yolov8 nms算法解析

时间: 2023-10-26 07:08:41 浏览: 296

C++ OnnxRuntime部署yolov8模型

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YOLO（You Only Look Once）是一种广泛应用于目标检测的深度学习模型，它的最新版本是YOLOv8。本文将深入探讨如何使用C++配合ONNXRuntime来部署YOLOv8模型，实现高效的实时目标检测。让我们了解YOLOv8。YOLOv8是YOLO系列的最新迭代，它在保持快速检测速度的同时，提高了检测精度。YOLOv8通过改进网络架构、优化损失函数以及引入数据增强策略，进一步提升了模型的性能。与之前的版本相比，YOLOv8可能包含了一些新的特性，如更复杂的backbone网络结构、多尺度训练等。 ONNXRuntime是一个跨平台的高性能推理引擎，支持多种机器学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放标准，用于模型之间的互操作，使得开发者可以轻松地在不同框架之间迁移模型，而无需重新训练。在C++中使用ONNXRuntime部署YOLOv8模型，可以充分利用硬件资源，实现低延迟、高效率的推理。要开始C++部署YOLOv8模型，首先你需要准备以下步骤： 1. **安装依赖**：确保你的开发环境中已经安装了ONNXRuntime库，可以通过包管理器（如apt-get或conda）或者从源代码编译安装。 2. **加载模型**：使用ONNXRuntime的API加载`.onnx`模型文件。`main.cpp`中应该包含初始化会话（Session）的部分，如下所示： ```cpp Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "mylog"); Ort::Session session(env, "yolov8n.onnx", session_options); ``` 3. **预处理输入**：YOLO模型通常接受尺寸固定的输入图像，因此需要对原始图片进行缩放、归一化等预处理。确保输入张量的维度匹配模型的输入要求。 4. **运行推理**：创建一个输入张量，填充预处理后的图像数据，然后调用`session.Run()`执行推理。例如： ```cpp Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(tensor_info, preprocessed_data); std::vector<Ort::Value> inputs{input_tensor}; std::vector<Ort::Value> outputs; session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &inputs[0], inputs.size(), output_names.data(), &outputs[0], outputs.size()); ``` 5. **后处理输出**：YOLO模型的输出是经过激活函数处理的张量，需要进一步解析成边界框和类别信息。这部分通常涉及非线性解码、阈值筛选和NMS（Non-Maximum Suppression）算法。 6. **可视化结果**：将检测到的目标边界框绘制到原始图像上，可以使用OpenCV等库实现。 7. **释放资源**：运行完成后，记得释放会话和其他分配的内存。如果你的压缩包中包含`yolov8n-seg.onnx`，这可能是YOLOv8的分割模型，用于同时进行目标检测和语义分割。部署过程与YOLOv8类似，只是输出的解析和后处理步骤会有所不同，可能需要解码多个输出张量，分别对应目标检测和像素级别的分割信息。 C++结合ONNXRuntime部署YOLOv8模型涉及到模型加载、输入预处理、推理执行、输出后处理等多个环节。通过这种方式，你可以将训练好的YOLOv8模型集成到实时应用中，实现高效的目标检测功能。

很抱歉，目前还没有 YOLOv8 这个版本，YOLO最新的版本是 YOLOv5。不过，YOLOv5 的 NMS 算法与 YOLOv3 的大致相同，都是基于 IOU（交并比）进行筛选和抑制。具体来说，NMS 算法会对每个类别分别进行处理，首先会根据置信度（confidence）对预测框进行排序，然后从得分最高的预测框开始，依次计算其与后面所有预测框的 IOU 值，如果 IOU 值大于一定阈值（一般为 0.5），则将该预测框抑制掉，否则保留该预测框。这样就可以得到最终的检测结果。

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