onnxruntime C++ 动态batch推理yolov5

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。