yolov8部署在c++上如何更改参数

### 如何在C++中部署YoloV8 BPU模型 要在C++环境中成功部署YoloV8 BPU模型，需要完成以下几个方面的配置和实现： #### 1. **环境准备** 为了确保能够顺利运行BPU模型，需先确认开发环境已正确安装必要的依赖项以及适配的Docker镜像。可以通过拉取指定版本的Docker镜像来构建基础环境[^2]。 ```bash docker pull openexplorer/ai_toolchain_centos_7:v1.13.6 ``` 此外，还需验证硬件设备（如旭日X3派开发板）与所使用的软件工具链之间的兼容性[^4]。 --- #### 2. **模型转换** 在实际部署前，需要将YOLOv8模型导出为ONNX格式，并设置`opset=11`以满足BPU的要求[^3]。 以下是Python脚本用于导出ONNX模型的示例代码： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8s.yaml') model = YOLO('yolov8s.pt') success = model.export(format='onnx', opset=11) if not success: raise Exception("Model export failed.") ``` 此步骤完成后，会生成一个`.onnx`文件作为后续加载的基础。 --- #### 3. **C++端集成** 对于C++应用程序而言，主要涉及以下几部分内容： ##### (a) 加载ONNX模型 利用第三方库（如`onnxruntime`），可以在C++程序中加载并初始化ONNX模型。下面是一个简单的加载流程示例： ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> #include <iostream> int main() { Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); Ort::SessionOptions session_options; const char* model_path = "./yolov8s.onnx"; Ort::Session session(env, model_path, session_options); std::cout << "Model loaded successfully." << std::endl; return 0; } ``` 上述代码展示了如何创建Ort环境、读取模型路径并实例化会话对象。 ##### (b) 数据预处理 由于输入数据通常来自图像或其他传感器源，在将其送入网络之前必须经过标准化操作。例如调整大小至固定尺寸、归一化像素值范围等。具体方法如下所示： ```cpp cv::Mat preprocess_image(const cv::Mat& input_image) { int target_width = 640; // 根据模型需求设定宽度高度 int target_height = 640; cv::Mat resized_image; cv::resize(input_image, resized_image, cv::Size(target_width, target_height)); cv::Mat normalized_image; resized_image.convertTo(normalized_image, CV_32F, 1.0 / 255.0); // 归一化到[0,1] return normalized_image; } ``` 此处假设目标分辨率为640×640；如果实际情况不同，则应相应修改参数。 ##### (c) 推理执行 调用OnnxRuntime API传递预处理后的张量给神经网络进行预测计算。返回的结果可能包括边界框坐标、置信度分数及分类标签等内容。 ```cpp void run_inference(Ort::Session& session, const cv::Mat& processed_image) { size_t num_input_nodes = session.GetInputCount(); size_t num_output_nodes = session.GetOutputCount(); auto input_node_names = GetInputNodeNames(session); auto output_node_names = GetOutputNodeNames(session); // 准备输入Tensor... float* input_tensor_data = ... ; Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU); Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_tensor_data, total_elements, dims.data(), dims.size()); // 执行推理... auto output_tensors = session.Run({}, {input_node_names[0].c_str()}, {input_tensor}, output_node_names, num_output_nodes); // 处理解码逻辑... } ``` 请注意，这里省略了一些细节部分（比如获取节点名称函数定义）。可以根据官方文档补充完整功能。 --- #### 4. **性能优化建议** 针对嵌入式平台上的应用开发，除了基本的功能实现外还需要关注效率方面的问题。例如减少不必要的内存拷贝次数、充分利用多核处理器资源等等。另外也可以考虑采用量化技术进一步压缩模型体积从而降低运算复杂度。 --- ### 总结 综上所述，要实现在C++环境下部署YoloV8 BPU模型的任务，大致分为四个阶段：搭建合适的软硬件环境、完成模型格式转换工作、编写核心算法框架代码最后再做针对性改进提升表现效果。 ---

### 如何在C++中部署YOLOv5模型 #### 使用ONNX Runtime和CUDA加速部署YOLOv5模型 为了使用C++部署YOLOv5模型并利用CUDA加速，可以采用ONNX Runtime作为推理引擎。这涉及到几个主要步骤：准备环境、加载模型以及执行推理。 - **准备工作** - 安装必要的依赖项，包括但不限于CUDA Toolkit、cuDNN SDK、ONNX Runtime及其对应的开发包。 - 编写CMakeLists.txt来配置构建过程，确保能够正确链接上述库[^1]。 - **编写代码** ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> // ...其他头文件... int main() { Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); Ort::SessionOptions session_options; // 启用GPU支持 const char* ep_list[] = {"CUDAExecutionProvider"}; session_options.AppendExecutionProvider(ep_list, 1); std::string model_path = "./model/yolov5s.onnx"; Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options); // 准备输入数据... } ``` 此段代码展示了初始化ONNX Runtime会话时启用CUDA Execution Provider的方法。 #### 利用OpenCV DNN模块部署YOLOv5模型 另一种方法是借助于OpenCV的DNN模块来进行YOLOv5模型的部署。这种方法相对简单易上手，并且对于图像处理任务来说非常方便。 - **获取资源文件** 用户可以从指定仓库下载所需资源文件，这些文件包含了预先训练好的YOLOv5模型以及其他辅助材料[^2]。 - **集成至项目** 将所获资源加入到自己的C++工程里边去；按照官方指南完成OpenCV设置之后就可以调用其API读取网络结构定义(.cfg)，权重参数(.weights)或者直接导入已有的.onnx格式文件了。 ```cpp cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX("path/to/your/model.onnx"); if (net.empty()) { std::cerr << "Failed to load network!" << std::endl; exit(-1); } std::vector<cv::String> outNames = net.getUnconnectedOutLayersNames(); // 设置输入图片尺寸等属性... ``` 这段示例演示了怎样通过OpenCV读入一个ONNX形式的目标检测器实例化对象。 #### 使用TensorRT优化YOLOv5性能 如果追求极致的速度表现，则可考虑引入NVIDIA TensorRT工具链对YOLOv5做进一步优化。这种方式通常适用于生产环境中需要高效能计算能力的应用场景。 - **遵循最佳实践** 推荐查阅相关文档资料以了解具体操作流程和技术细节，比如如何创建INT8量化版本的YOLOv5模型等等[^3]。 综上所述，在C++环境下有多种途径可供选择用来部署YOLOv5模型，开发者可以根据实际需求挑选最合适的技术方案实施。