yolov8 obb onnx部署在c

### 将YOLOv8 OBB模型导出为ONNX格式并在C语言中部署 #### 导出YOLOv8 OBB模型到ONNX格式 为了将YOLOv8 OBB模型导出为ONNX格式，可以利用Ultralytics库中的`export()`方法完成此操作。以下是具体的实现方式： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练的YOLOv8 OBB模型 model = YOLO("yolov8n-obb.pt") # 使用export()函数导出模型至ONNX格式 success = model.export(format="onnx", simplify=True) ``` 上述代码片段展示了如何通过调用`export()`方法来导出YOLOv8 OBB模型[^2]。参数`simplify=True`用于简化ONNX图结构，从而提高推理性能。 --- #### 在C语言中加载并运行ONNX模型 要在C语言环境中加载并运行ONNX模型，通常会借助Microsoft提供的ONNX Runtime库。以下是一个基本的工作流程： 1. **安装ONNX Runtime** 需要先下载并配置ONNX Runtime C API。可以通过官方文档获取详细的安装指南。 2. **初始化环境** 创建一个ONNX Runtime会话实例以加载模型文件。 3. **准备输入张量** 输入数据需按照模型的要求进行预处理，并转换为适合ONNX Runtime使用的内存布局。 4. **执行推理** 调用ONNX Runtime接口传递输入数据并接收输出结果。 下面是基于C语言的一个简单示例程序框架： ```c #include "onnxruntime_c_api.h" int main(int argc, char* argv[]) { OrtEnv *env; OrtSessionOptions *session_options; OrtSession *session; // 初始化ORT环境 OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env); // 设置会话选项 OrtCreateSessionOptions(&session_options); OrtSetDefaultLoggerCallback(env); // 加载ONNX模型 const char* model_path = "./yolov8n-obb.onnx"; OrtCreateSession(env, session_options, model_path, &session); // 准备输入张量（此处省略具体实现） size_t input_size = ...; // 输入大小取决于模型定义 float* input_data = malloc(input_size * sizeof(float)); // 执行推理 OrtValue* output_values[1]; OrtRun(session, NULL, ..., input_data, ..., output_values); // 处理输出结果 ... // 清理资源 free(input_data); OrtReleaseSession(session); OrtReleaseSessionOptions(session_options); OrtReleaseEnv(env); return 0; } ``` 该代码展示了一个完整的端到端工作流，涵盖了从创建环境、加载模型到释放资源的过程[^3]。 --- #### 常见注意事项 1. **模型兼容性** 确保导出的ONNX模型版本与目标平台上可用的ONNX Runtime版本相匹配。 2. **输入/输出形状验证** 在实际应用前，应仔细核对模型所需的输入维度以及产生的输出形式是否满足需求。 3. **性能优化** 对于嵌入式设备或其他计算能力有限的情况，可能还需要进一步裁剪或量化模型以降低存储空间占用和提升速度。 ---