onnxruntime C++ 动态batch推理yolov5

时间: 2023-10-24 20:08:57 浏览: 280
好的,针对您的问题,我可以给您一些初步的思路: 1. 首先,您需要使用 ONNX 格式的 YOLOv5 模型,并使用 ONNX Runtime 进行推理。您可以使用官方提供的 onnxruntime C++ API 进行推理。您需要确保您的 ONNX Runtime 版本支持动态 batch 推理。 2. 在进行推理之前,您需要设置模型输入的形状。对于动态 batch 推理,您需要将输入形状设置为 [batch_size, 3, input_height, input_width]。其中 batch_size 可以是任何正整数,而 input_height 和 input_width 则需要与您的模型输入大小相匹配。 3. 推理的时候,您需要将输入数据按照 batch_size 分割成多个 batch,然后依次进行推理。您可以使用 onnxruntime 提供的 Run() 接口进行推理。 4. 在推理完成之后,您需要将多个 batch 的输出结果合并成一个输出结果。具体合并方式可以根据您的需求进行设计。 希望这些初步的思路能够对您有所帮助。如果您有更具体的问题,可以继续咨询我。
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帮我用c++编写动态链接库封装yolov5,导入onnx模型,并用laview进行调用测试

### 回答1: 好的,这是一个比较复杂的任务,需要分几个步骤来完成。下面是大致的步骤: 1. 使用 C++ 编写动态链接库封装 YOLOv5,可以使用 OpenCV 库来读取图像和进行预处理。 2. 导入 ONNX 模型,可以使用 ONNX Runtime 库来加载和运行 ONNX 模型。 3. 实现前向推理代码,将输入图像喂给 ONNX 模型,并获取输出结果。 4. 将输出结果进行解析,得到检测框和分类结果。 5. 使用 LaView 软件进行调用和测试。 下面是详细的步骤: 1. 使用 C++ 编写动态链接库封装 YOLOv5,可以使用 OpenCV 库来读取图像和进行预处理。 首先,需要下载 YOLOv5 的源码,并编译生成可执行文件。然后,将可执行文件中的预测部分封装成一个动态链接库,提供给其他程序调用。 以下是一个简单的示例代码,它使用 OpenCV 库读取图像,对图像进行预处理(将图像缩放到模型输入大小),并将预处理后的图像传递给 YOLOv5 进行预测: ```cpp #include "yolov5.h" #include <opencv2/opencv.hpp> YoloV5::YoloV5() { // 初始化 YOLOv5 模型 // ... } std::vector<ObjectDetectionResult> YoloV5::detect(const cv::Mat& image) { // 对图像进行预处理 cv::Mat input_image; cv::resize(image, input_image, cv::Size(640, 640)); // 将图像缩放到模型输入大小 // 将输入图像传递给 YOLOv5 进行预测 // ... // 解析输出结果,得到检测框和分类结果 std::vector<ObjectDetectionResult> results; // ... return results; } ``` 2. 导入 ONNX 模型,可以使用 ONNX Runtime 库来加载和运行 ONNX 模型。 首先,需要将 YOLOv5 的 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。然后,可以使用 ONNX Runtime 库来加载和运行 ONNX 模型。 以下是一个简单的示例代码,它使用 ONNX Runtime 库加载和运行 ONNX 模型: ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); // 初始化 ONNX Runtime 环境 Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options); // 加载 ONNX 模型 Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator; // 准备输入数据 std::vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 640, 640}; Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_data.data(), input_shape.data(), input_shape.size()); // 运行模型 auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, input_names.size(), output_names.data(), output_names.size()); ``` 3. 实现前向推理代码,将输入图像喂给 ONNX 模型,并获取输出结果。 在使用 ONNX Runtime 运行 ONNX 模型之前,需要先准备输入数据,然后将输入数据传递给模型。在获取输出结果后,需要对输出结果进行解析,得到检测框和分类结果。 以下是一个简单的示例代码,它实现了前向推理代码: ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> std::vector<ObjectDetectionResult> YoloV5::detect(const cv::Mat& image) { // 对图像进行预处理 cv::Mat input_image; cv::resize(image, input_image, cv::Size(640, 640)); // 将图像缩放到模型输入大小 // 准备输入数据 std::vector<float> input_data = prepare_input_data(input_image); // 运行模型 auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, input_names.size(), output_names.data(), output_names.size()); // 解析输出结果,得到检测框和分类结果 std::vector<ObjectDetectionResult> results = parse_output_data(output_tensors); return results; } ``` 4. 将输出结果进行解析,得到检测框和分类结果。 解析输出结果是实现动态链接库的一个重要部分。在解析输出结果之前,需要先了解模型的输出格式。 YOLOv5 模型的输出格式为一个包含多个数组的结构体,每个数组对应一个输出层的输出。每个数组的形状为 (batch_size, num_anchors * (num_classes + 5), grid_size, grid_size),其中,batch_size 为 1,num_anchors 为每个格子预测的锚框数量,num_classes 为类别数量,grid_size 为输出特征图的大小。 以下是一个简单的示例代码,它解析了 YOLOv5 模型的输出结果,得到检测框和分类结果: ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> std::vector<ObjectDetectionResult> YoloV5::parse_output_data(const Ort::Value& output_tensor) { std::vector<ObjectDetectionResult> results; // 获取输出数据 auto output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>(); // 解析输出数据 // ... return results; } ``` 5. 使用 LaView 软件进行调用和测试。 最后,可以使用 LaView 软件调用动态链接库,并测试模型的性能和准确度。 在 LaView 中,可以使用 DLL 节点调用动态链接库,通过设置节点的输入和输出参数,将图像传递给动态链接库,获取检测框和分类结果。 以下是一个简单的示例代码,它在 LaView 中使用 DLL 节点调用动态链接库: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include "yolov5.h" YoloV5 yolo_v5; int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("test.jpg"); // 调用动态链接库进行检测 auto results = yolo_v5.detect(image); // 显示结果 for (auto& result : results) { cv::rectangle(image, result.rect, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); cv::putText(image, result.label, result.rect.tl(), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 0, 255), 2); } cv::imshow("result", image); cv::waitKey(0); return 0; } ``` ### 回答2: 首先,编写动态链接库封装yolov5可以按以下步骤操作: 1. 下载yolov5的源码并解压。 2. 在C语言中创建一个动态链接库的项目。 3. 在项目中包含yolov5的源码文件,并根据需要进行配置。 4. 编写C语言代码来调用yolov5的函数和方法,例如加载模型、进行目标检测等。 5. 编译项目生成动态链接库文件(.dll或.so文件)。 然后,导入onnx模型可以按以下步骤操作: 1. 将onnx模型文件拷贝到你的项目文件夹中。 2. 在C代码中使用相应的库来导入onnx模型。 3. 调用相应的函数或方法来加载导入的模型。 最后,使用laview进行调用测试可以按以下步骤操作: 1. 下载laview,并安装到你的计算机上。 2. 在laview中创建一个测试项目,导入你编写的动态链接库文件。 3. 使用laview提供的界面和功能,调用动态链接库中的函数来进行yolov5目标检测测试。 4. 检查测试结果,并根据需要进行调试和优化。 总之,根据以上步骤,你可以使用C语言编写动态链接库封装yolov5,导入onnx模型,并使用laview进行调用测试。 ### 回答3: 要使用C语言编写动态链接库封装Yolov5并导入ONNX模型,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,你需要了解Yolov5的模型结构和ONNX模型的导入方式。Yolov5是一个目标检测算法,可以使用C语言实现其网络结构和相关函数。而ONNX模型可以使用相关的C库导入并进行推理。 2. 在C语言中,你需要编写一个动态链接库,其中封装了Yolov5的模型结构和相关函数。你可以创建一个名为"yolov5.c"的文件,并在其中实现Yolov5的网络结构和相关函数。 3. 下一步是导入ONNX模型。你可以使用ONNX Runtime库来加载ONNX模型,并进行推理。在"yolov5.c"文件中,你需要添加相应的ONNX Runtime库的引用,并编写导入ONNX模型的代码。 4. 在导入ONNX模型后,你可以使用LaView库进行调用和测试。LaView是一个图像处理库,可以用于在视觉算法中加载和处理图像数据。你可以在"yolov5.c"文件中添加相应的LaView库的引用,并编写相应的调用和测试代码。 5. 最后,你需要编译动态链接库。使用适当的编译器命令,将"yolov5.c"文件编译成动态链接库。确保将ONNX Runtime库和LaView库链接到动态链接库中。 完成以上步骤后,你就可以使用这个动态链接库进行Yolov5的目标检测,并使用LaView库对图像进行处理和展示。

yolov8s.engine怎么通过tensorRT封装成exe该怎么操作

将 YOLOv8s 模型转换为 TensorRT 的 engine 文件,然后通过 TensorRT API 加载 engine 文件并进行推理。 以下是大致的操作步骤: 1. 下载并安装 TensorRT。 2. 将 YOLOv8s 模型转换为 TensorRT 的 engine 文件。可以使用 TensorRT 的 Python API 或者 C++ API 进行转换。以下是使用 Python API 的示例代码: ```python import tensorrt as trt # 定义 TensorRT 的 builder 和 network builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) network = builder.create_network() # 加载 YOLOv8s 模型 with trt.OnnxParser(network, builder) as parser: with open('yolov8s.onnx', 'rb') as model: parser.parse(model.read()) # 设置 TensorRT 的优化选项 builder.max_workspace_size = 1 << 30 builder.max_batch_size = 1 builder.fp16_mode = True # 构建 TensorRT 的 engine engine = builder.build_cuda_engine(network) # 保存 engine 文件 with open('yolov8s.engine', 'wb') as f: f.write(engine.serialize()) ``` 3. 使用 TensorRT API 加载 engine 文件并进行推理。以下是使用 C++ API 的示例代码: ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <vector> #include <cuda_runtime_api.h> #include <NvInfer.h> #include <NvInferPlugin.h> using namespace nvinfer1; int main(int argc, char* argv[]) { // 读取 engine 文件 std::ifstream engine_file("yolov8s.engine", std::ios::binary); if (!engine_file.good()) { std::cerr << "Error: could not open engine file." << std::endl; return -1; } std::stringstream engine_buffer; engine_buffer << engine_file.rdbuf(); engine_file.close(); std::string engine_str = engine_buffer.str(); // 创建 TensorRT 的 runtime IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger); if (!runtime) { std::cerr << "Error: could not create TensorRT runtime." << std::endl; return -1; } // 创建 TensorRT 的 engine ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_str.data(), engine_str.size()); if (!engine) { std::cerr << "Error: could not create TensorRT engine." << std::endl; return -1; } // 创建 TensorRT 的 execution context IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); if (!context) { std::cerr << "Error: could not create TensorRT execution context." << std::endl; return -1; } // 准备输入数据 float* input_data = new float[input_size]; // TODO: 将输入数据填充到 input_data 中 // 准备输出数据 float* output_data = new float[output_size]; // 执行推理 void* bindings[] = { input_data, output_data }; context->executeV2(bindings); // 处理输出数据 // TODO: 处理 output_data 中的输出数据 // 释放资源 delete[] input_data; delete[] output_data; context->destroy(); engine->destroy(); runtime->destroy(); return 0; } ``` 以上是大致的操作步骤,具体实现还需要根据实际情况进行调整。
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【资源说明】 基于tensorrt int8量化yolov5 onnx模型并实现推理python源码(加速推理)+操作说明.zip 环境配置 ubuntu:18.04 cuda:11.0 cudnn:8.0 tensorrt:7.2.16 OpenCV:3.4.2 cuda,cudnn,tensorrt和OpenCV安装包(编译好了,也可以自己从官网下载编译)可以从链接: https://pan.baidu.com/s/1dpMRyzLivnBAca2c_DIgGw 密码: 0rct cuda安装 如果系统有安装驱动,运行如下命令卸载 sudo apt-get purge nvidia* 禁用nouveau,运行如下命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在末尾添加 blacklist nouveau 然后执行 sudo update-initramfs -u chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run sudo ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run 是否接受协议: accept 然后选择Install 最后回车 vim ~/.bashrc 添加如下内容: export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source .bashrc 激活环境 cudnn 安装 tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.4.30.tgz cd cuda/include sudo cp *.h /usr/local/cuda-11.0/include cd cuda/lib64 sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64 tensorrt及OpenCV安装 定位到用户根目录 tar -xzvf TensorRT-7.2.1.6.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.0.tar.gz cd TensorRT-7.2.1.6/python,该目录有4个python版本的tensorrt安装包 sudo pip3 install tensorrt-7.2.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl(根据自己的python版本安装) pip install pycuda 安装python版本的cuda 定位到用户根目录 tar -xzvf opencv-3.4.2.zip 以备推理调用 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

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