onnxruntime C++ 动态batch推理yolov5
时间: 2023-10-24 08:08:57 浏览: 75
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。
相关问题
onnxruntime C++ 多batchsize推理
使用 onnxruntime C++ 进行多 batchsize 推理需要使用 onnxruntime C++ API 的 Session 类。在创建 Session 时需要设置 batch_size,然后在调用 Session.Run() 方法时传入多个输入数据。
示例代码如下:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
int main() {
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
session_options.SetExecutionMode(ExecutionMode::ORT_SEQUENTIAL);
session_options.SetLogSeverityLevel(1);
// 创建 Session,设置 batch_size
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
size_t input_tensor_size = 3 * 224 * 224;
size_t batch_size = 3;
std::vector<float> input_data_1(input_tensor_size * batch_size);
std::vector<float> input_data_2(input_tensor_size * batch_size);
// 多个输入数据
for (size_t i = 0; i < input_tensor_size * batch_size; ++i) {
input_data_1[i] = rand() / (float)(RAND_MAX);
input_data_2[i] = rand() / (float)(RAND_MAX);
}
// 多个输入数据
std::vector<int64_t> input_shape = {batch_size, 3, 224, 224};
std::vector<Ort::Value> input_tensors;
input_tensors.push_back(
Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_data_1.data(), input_tensor_size * batch_size, input_shape.data(), input_shape.size()));
input_tensors.push_back(
Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_data_2.data(), input_tensor_size * batch_size, input_shape.data(), input_shape.size()));
// 输出数据
std::vector<const char*> output_names = {"output"};
std::vector<Ort::Value> output_tensors;
output_tensors.push_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, output_shape.data(), output_shape.size()));
// 推理
session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), input_tensors.data(), input_tensors.size(), output_names.data(), output_tensors.data(), output_tensors.size());
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,先创建了一个 SessionOptions 对象,并设置了一些属性。然后创建 Session 时设置 batch_size,并指定模型文件路径。在推理之前,先创建多个输入张量,然后调用 Session.Run() 方法分别进行推理。
onnxruntime c++部署yolov5 seg
对于部署 YOLOv5 Segmentation 模型,可以通过以下步骤:
1. 将模型转换成 ONNX 格式
使用 PyTorch 软件包将 YOLOv5 Segmentation 模型训练并导出为 ONNX 格式。可以使用以下 Python 代码:
```
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()
# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model, # PyTorch model
torch.rand(1, 3, 640, 640), # Input tensor shape
"yolov5s.onnx", # Output ONNX model name
export_params=True) # Export weights and biases
```
2. 使用 ONNX Runtime 部署模型
使用 ONNX Runtime C API,可以部署 ONNX 模型。可以使用以下 C++ 代码:
```
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "onnxruntime_c_api.h"
int main()
{
OrtEnv* env;
OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);
OrtSession* session;
OrtStatus* status;
const char* model_path = "yolov5s.onnx";
OrtSessionOptions* session_options;
OrtCreateSessionOptions(&session_options);
status = OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CPU(session_options, ORT_ENABLE_ALL);
status = OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);
OrtMemoryInfo* memory_info;
OrtCreateCpuMemoryInfo(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault, &memory_info);
// Prepare input
OrtValue* input_tensor = NULL;
size_t input_size = 1 * 3 * 640 * 640;
void* input_data = malloc(input_size);
// TODO: Populate input_data with image data in BGR format
status = OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(memory_info, input_data, input_size, {1, 3, 640, 640}, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);
// Prepare output
OrtValue* output_tensor = NULL;
const char* output_name = "output"; // TODO: Replace with the actual output name of the YOLOv5 Segmentation model
status = OrtSessionGetOutputCount(session, &output_count);
std::vector<const char*> output_names(output_count);
std::vector<int64_t> output_shapes(output_count);
for (int i = 0; i < output_count; i++) {
char* output_name_temp;
status = OrtSessionGetOutputName(session, i, memory_info, &output_name_temp);
assert(status == NULL);
output_names[i] = output_name_temp;
OrtTensorTypeAndShapeInfo* output_info;
OrtSessionGetOutputTypeInfo(session, i, &output_info);
assert(status == NULL);
size_t num_dims;
OrtTensorTypeAndShapeInfoGetShape(output_info, &output_shapes[i], 1, &num_dims);
assert(status == NULL);
OrtReleaseTensorTypeAndShapeInfo(output_info);
}
status = OrtSessionRun(session, NULL, &input_names[0], &input_tensors[0], 1, &output_names[0], 1, &output_tensor);
assert(status == NULL);
// TODO: Process output_tensor
// Clean up
OrtReleaseValue(input_tensor);
OrtReleaseValue(output_tensor);
OrtReleaseSession(session);
OrtReleaseSessionOptions(session_options);
OrtReleaseMemoryInfo(memory_info);
OrtReleaseEnv(env);
free(input_data);
return 0;
}
```
3. 处理输出张量
YOLOv5 Segmentation 模型的输出张量是一个 4 维的张量,形状为 `[batch_size, num_classes, height, width]`,其中 `batch_size` 表示批大小,`num_classes` 表示类别数量,`height` 和 `width` 表示图像中每个像素的标签。可以使用以下 C++ 代码来解析输出张量:
```
OrtStatus* status;
float* output_data = OrtGetFloatPtr(output_tensor, &num_elements);
status = OrtGetValueCount(output_tensor, &output_count);
assert(status == NULL);
const int num_classes = output_shapes[1];
const int height = output_shapes[2];
const int width = output_shapes[3];
std::vector<int> predictions(num_elements);
for (int i = 0; i < num_elements; i++) {
predictions[i] = (int) (output_data[i] * num_classes);
}
// TODO: Process predictions
```
4. 可视化分割结果
可以使用 OpenCV C++ 库来可视化分割结果,代码如下:
```
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
// TODO: Replace with the actual image path
const char* image_path = "test.jpg";
// TODO: Replace with the actual output post-processing code
std::vector<int> predictions = postprocess_output(output_data, output_shapes);
cv::Mat image = cv::imread(image_path);
cv::Mat seg_image(height, width, CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
int prediction = predictions[y * width + x];
if (prediction == 0) {
seg_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(255, 255, 255); // Background
} else {
seg_image.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(0, 0, 255); // Object
}
}
}
cv::Mat result;
cv::addWeighted(image, 0.5, seg_image, 0.5, 0, result);
cv::imshow("Result", result);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
```