yolov8onnx推理读取坐标
时间: 2023-11-15 18:58:28 浏览: 90
YOLOv8 Pose是一个基于YOLOv5的人体关键点检测模型,可以用于识别人体的关键点。在使用YOLOv8 Pose进行推理时,需要读取模型并传入图片或视频,然后将检测框、关键点坐标还原到原图上。具体的步骤如下:
1. 使用onnxruntime.InferenceSession()读取模型。
2. 将图片或视频传入模型进行推理,得到检测框和关键点坐标。
3. 将检测框和关键点坐标还原到原图上,需要先将检测框和关键点坐标从缩放后的图片中还原到原图中。
4. 计算缩放比和填充大小,将检测数据缩放到原图中。
需要注意的是,YOLOv8 Pose的推理过程需要使用GPU进行加速,否则速度会比较慢。同时,模型的准确率也会受到硬件设备的影响。
相关问题
yolov7onnx推理
要进行yolov7onnx推理,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你需要将`.pt`文件转换为`.onnx`格式。你可以参考提供的代码来完成这一步骤。这个代码是在Google Colab上运行的,你可以在那里打开并按照指导进行操作。
2. 在进行推理之前,你需要确保已经安装了yolov7的依赖。你可以在yolov7的`requirements.txt`文件中找到所需的依赖。注意,根据的说明,该版本的训练可能存在问题,但是推理部分是可以正常工作的。
3. 一旦你已经转换了`.pt`文件并安装了依赖,你可以使用已经转换好的`.onnx`文件进行推理。你可以使用Python中的深度学习库,如PyTorch或TensorFlow,加载`.onnx`文件并对图像进行检测。
以上是进行yolov7onnx推理的一般步骤。你可以根据具体情况进行调整和进一步的优化。希望这些信息对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov7如期而至,奉上ONNXRuntime的推理部署流程(CPU/GPU)](https://blog.csdn.net/baidu_36590445/article/details/126008683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
onnxruntime c++读取yolov v8 onnx
ONNX Runtime是一个开源的深度学习推理库,可用于在多个平台上运行深度学习模型。要使用ONNX Runtime C读取YoloV8 ONNX模型,需要执行以下步骤:
1. 安装ONNX Runtime C库:首先,您需要在您的项目中安装ONNX Runtime C库。您可以在ONNX Runtime的官方GitHub页面上找到相关文档和指南,以了解如何安装和配置ONNX Runtime C库。
2. 下载YoloV8 ONNX模型:您需要从合适的来源(例如Darknet官方网站)下载YoloV8的ONNX模型文件。
3. 加载ONNX模型:使用ONNX Runtime C库中的函数,您可以加载已下载的YoloV8 ONNX模型。此过程将创建一个ONNX模型实例,该实例包含了模型的结构和权重。
4. 配置和运行模型:使用ONNX Runtime C库中提供的功能,您可以配置模型的输入和输出参数。在此步骤中,您将定义输入张量(如图像)的形状和数据类型,并创建输出张量以存储模型的预测结果。
5. 输入数据:将待处理的图像数据加载到输入张量中。确保输入数据与模型所需的形状和数据类型相匹配。
6. 运行模型:使用ONNX Runtime C库中的函数,您可以运行加载的YoloV8 ONNX模型,将输入张量传递给模型,并获得输出张量。
7. 处理输出结果:根据YoloV8模型的输出,您可以解析和处理返回的输出张量,以获得所需的对象检测结果。
通过遵循上述步骤,您可以使用ONNX Runtime C库读取YoloV8 ONNX模型,并进行对象检测。请记住,具体的实现细节可能会因您选择的开发环境和工具而有所不同,建议阅读ONNX Runtime C库的官方文档,以了解更多细节和示例代码。