YOLO 分类 onnx推理

### 使用 ONNX 进行 YOLO 模型分类任务的推理 为了使用 ONNX 进行 YOLO 模型的分类任务推理，首先需要加载训练好的 ONNX 模型并准备输入数据。以下是具体实现方式： #### 准备工作 确保安装必要的库： ```bash pip install onnxruntime numpy opencv-python ``` #### 加载模型与预处理图像 在 Python 中可以通过 `onnxruntime` 库来加载 ONNX 模型，并利用 OpenCV 对图片做适当调整以便于送入网络。 ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort def preprocess_image(image_path, input_size=(640, 640)): image = cv2.imread(image_path) resized = cv2.resize(image, input_size) normalized = resized / 255.0 transposed = np.transpose(normalized, (2, 0, 1)) # HWC to CHW format conversion batched = np.expand_dims(transposed, axis=0).astype(np.float32) return batched ``` 这段代码定义了一个函数用于读取、缩放以及标准化给定路径下的图像文件，并将其转换成适合传递给神经网络的形式[^1]。 #### 执行推理过程 接下来创建会话对象并与之前保存下来的 ONNX 文件建立连接；之后就可以调用该会话来进行预测了。 ```python model_path = 'path_to_your_model.onnx' session = ort.InferenceSession(model_path) input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [o.name for o in session.get_outputs()] image_tensor = preprocess_image('test.jpg') outputs = session.run(output_names, {input_name: image_tensor}) ``` 这里展示了如何初始化一个 `InferenceSession` 实例，指定要使用的 ONNX 模型的位置。接着获取输入张量的名字和输出层的信息列表。最后传入经过前处理后的测试样本执行一次完整的推断流程。 #### 后处理结果 对于YOLO类型的检测器来说，其输出通常是边界框坐标加上类别概率分布矩阵。因此还需要编写额外逻辑解析这些原始数值获得最终的人类可读的结果集。 ```python def postprocess(outputs): boxes, scores, labels = outputs[:3] # 假设我们只关心最高分的那个类别作为分类标签 class_id = int(labels[0][np.argmax(scores)]) return f'Predicted Class ID: {class_id}' ``` 此部分实现了简单的后处理器件，它接收来自前面提到过的运行时产生的所有输出参数，并从中挑选出最有可能性的那一项返回作为整个系统的决策依据。 通过上述步骤即可完成基于ONNX版本YOLOv8或其他变种架构下针对静态图象实施快速而高效的物体识别作业。