C# YOLOV8 ONNX

YOLOv8是一个用于目标检测的深度学习模型，而ONNX Runtime是用于运行ONNX模型的高性能推理引擎。YOLOv8 ONNX Runtime C的意思是将YOLOv8模型使用ONNX Runtime C库进行推理。 YOLOv8模型是目标检测任务中广泛应用的一种模型，它具有精度高、速度快的优点。ONNX Runtime是一个由微软开发的轻量级高性能推理引擎，它支持多种硬件平台和操作系统，并能够实现快速、高效的模型推理。通过将YOLOv8模型转化为ONNX模型，并使用ONNX Runtime C库进行推理，可以在不同的平台上实现高性能的目标检测任务。 使用YOLOv8 ONNX Runtime C的流程大致如下： 1. 将YOLOv8模型转化为ONNX模型。可以使用工具将训练好的YOLOv8模型转化为ONNX格式，以便在ONNX Runtime中运行。 2. 使用ONNX Runtime C库加载和初始化ONNX模型。在C语言中，可以调用相应的函数加载和初始化ONNX模型，准备进行推理。 3. 输入图像数据。传递待检测的图像数据作为输入，以便进行目标检测。 4. 进行推理。调用ONNX Runtime C库提供的推理函数，对输入图像进行目标检测，并获得检测结果。 5. 处理和使用检测结果。根据需求，对检测结果进行后续处理或者使用，如绘制边界框、计算物体分类概率等。 6. 释放资源。完成目标检测任务后，及时释放ONNX Runtime C库占用的资源。 通过使用YOLOv8 ONNX Runtime C，我们可以在嵌入式设备、移动设备、桌面计算机等多个平台上高效地进行目标检测任务。这种结合利用了YOLOv8和ONNX Runtime的优势，可以在满足实时检测需求的同时，保证检测的准确性和性能。

### C# 中调用 YOLOv5 的 ONNX 模型 在 C# 中调用 YOLOv5 的 ONNX 模型涉及多个步骤，包括模型的加载、输入数据的预处理、通过 ONNX Runtime 执行推理以及对输出结果进行后处理。以下是详细的实现方法： #### 1. 安装必要的库 为了在 C# 中使用 ONNX 模型，需要安装 `Microsoft.ML.OnnxRuntime` NuGet 包。可以通过 Visual Studio 或命令行完成安装。 ```bash dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime --version 1.14.1 ``` #### 2. 加载 ONNX 模型 使用 ONNX Runtime 提供的功能来加载已有的 YOLOv5 ONNX 模型文件。 ```csharp using System; using System.IO; using OnnxRuntime; // 初始化会话选项 SessionOptions sessionOptions = new SessionOptions(); sessionOptions.GraphOptimizationLevel = GraphOptimizationLevel.All; // 创建推理会话 InferenceSession inferenceSession = new InferenceSession("yolov5.onnx", sessionOptions); ``` 此部分展示了如何创建一个用于执行推理的会话对象[^1]。 #### 3. 数据预处理 YOLOv5 需要特定尺寸的图像作为输入（通常为 640x640）。因此，在传递给模型之前，需对原始图片进行缩放和标准化操作。 ```csharp public static Tensor<float> PreprocessImage(string imagePath, int inputSize) { using (var image = Image.LoadPixelData<Rgb24>(File.ReadAllBytes(imagePath))) { var resized = image.Resize(inputSize, inputSize).CloneAs<Rgba32>(); float[] pixelValues = new float[inputSize * inputSize * 3]; for (int y = 0; y < inputSize; y++) for (int x = 0; x < inputSize; x++) for (int c = 0; c < 3; c++) // RGB channels pixelValues[y * inputSize * 3 + x * 3 + c] = resized[x, y][c] / 255f; return new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, inputSize, inputSize }, pixelValues); // NCHW format } } ``` 上述代码实现了将一张图片转换成适合 YOLOv5 输入张量的过程。 #### 4. 推理过程 利用已经初始化好的 `inferenceSession` 对象来进行前向传播计算。 ```csharp // 准备输入 string inputName = inferenceSession.InputMetadata.Keys.First(); Tensor<float> inputData = PreprocessImage("path_to_image.jpg", 640); // 设置输入字典 IDictionary<string, IDisposableReadOnlyMemory<float>> inputs = new Dictionary<string, IDisposableReadOnlyMemory<float>> { { inputName, inputData.AsDisposable() } }; // 获取输出名称列表 List<string> outputNames = inferenceSession.OutputMetadata.Keys.ToList(); // 进行推理并获取结果 OnnxValue[] results = inferenceSession.Run(inputs, outputNames.ToArray()); ``` 这里说明了如何设置输入参数并通过运行时获得预测结果。 #### 5. 后处理 最后一步是从返回的结果中解析出边界框、类别标签及其置信度得分。 ```csharp foreach(var result in results){ Console.WriteLine(result.Name + ":"); if(result is Tensor<float>) { var tensorResult = result as Tensor<float>; foreach(float value in tensorResult.ToEnumerable()) { Console.Write(value.ToString() + ", "); } } } Console.WriteLine("\nPost-processing complete."); ``` 这部分解释了如何读取和打印模型输出的内容。 --- ### 示例总结 以上流程涵盖了从环境搭建到最终检测结果展示的所有必要环节。需要注意的是实际应用可能还需要进一步优化性能或者调整超参以适应具体场景需求。