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。
相关问题
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。
阅读全文