LabVIEW环境下YOLOv5与ONNX Runtime结合实现多模型并行推理及跨平台支持

内容概要：本文介绍了如何在LabVIEW环境中集成YOLOv5深度学习模型，通过ONNX Runtime进行推理，并将其封装为DLL文件以便于调用。文中详细描述了YOLOv5模型的转换、推理流程以及DLL封装的具体步骤。此外，还探讨了如何利用ONNX Runtime的多线程和多设备支持特性，在CPU和GPU上实现多模型并行推理，提高了系统的性能和效率。最后，对不同硬件条件下的推理速度进行了比较，并指出只需简单替换ONNX文件和nameclass文件即可适配不同任务的需求。 适合人群：熟悉LabVIEW编程环境并对深度学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①需要构建高性能图像和视频识别系统的开发者；②希望了解如何在LabVIEW中集成和优化深度学习模型的研究人员；③寻求跨平台解决方案的工程团队。 其他说明：本文提供的方法不仅限于科研领域，同样适用于智能安防、自动驾驶等多个实际应用领域。