C++ 部署yolov5
时间: 2023-07-29 19:13:15 浏览: 69
您好!对于C++部署Yolov5模型,您可以按照以下步骤进行:
1. 首先,您需要将Yolov5模型从PyTorch转换为ONNX格式。您可以使用以下命令将PyTorch模型转换为ONNX格式:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
# Load Yolov5 model
model = attempt_load('yolov5.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model, (torch.zeros(1, 3, 640, 640),), 'yolov5.onnx', opset_version=11)
```
2. 接下来,您需要使用C++编写代码来加载和运行ONNX模型。您可以使用OpenCV库来处理图像。以下是一个简单的示例代码,用于加载并运行Yolov5模型:
```cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/cpu_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cuda/cuda_provider_factory.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/concat_cpu.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/split_cpu.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/transpose_cpu.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/unsqueeze_cpu.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/slice_cpu.h>
#include <onnxruntime/core/providers/cpu/tensor/resize_cpu.h>
int main() {
// Load the ONNX model
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "Yolov5");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetGraphOptimizationLevel(ORT_ENABLE_EXTENDED);
Ort::Session session(env, "yolov5.onnx", session_options);
// Prepare input image
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
cv::resize(image, image, cv::Size(640, 640));
std::vector<cv::Mat> inputImages{image};
// Preprocess input image
std::vector<float> inputData(3 * 640 * 640);
for (int c = 0; c < 3; ++c) {
for (int i = 0; i < 640 * 640; ++i) {
inputData[c * 640 * 640 + i] = (float)inputImages[0].data[i * 3 + c] / 255.0;
}
}
// Create ONNX runtime input tensor
std::vector<int64_t> inputShape{1, 3, 640, 640};
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtAllocatorType::OrtArenaAllocator, OrtMemType::OrtMemTypeDefault);
// Bind input tensor to ONNX runtime session
size_t inputTensorSize = sizeof(float) * inputData.size();
Ort::Value inputTensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, inputData.data(), inputTensorSize, inputShape.data(), inputShape.size());
const char* inputNames[] = { "input" };
const char* outputNames[] = { "output" };
Ort::RunOptions run_options;
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
// Run inference
std::vector<Ort::Value> outputTensors = session.Run(run_options, inputNames, &inputTensor, 1, outputNames, 1);
// Postprocess output tensors
// ...
return 0;
}
```
请注意,上述示例代码仅用于演示目的,并且可能需要根据您的实际情况进行调整。您可能还需要根据模型的输出进行后处理,以获取检测到的对象的边界框和类别等信息。
3. 在编译代码之前,请确保已正确安装OpenCV和ONNX Runtime库,并将相关头文件和库文件正确链接到您的项目中。
希望以上信息能对您有所帮助!如果您有任何疑问,请随时提问。