YOLOv8 ONNX推理

### 使用 ONNX 进行 YOLOv8 模型推理 YOLOv8 是一种高效的实时目标检测算法，支持多种框架下的部署。为了实现基于 ONNX 的 YOLOv8 推理，通常需要完成以下几个方面的操作： #### 1. 导出 YOLOv8 到 ONNX 格式 首先，需要将训练好的 YOLOv8 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。这可以通过 `torch.onnx.export` 函数来完成。 以下是导出过程中的关键点： - 设置合适的输入张量形状 (batch size, channels, height, width)。 - 确保 opset_version 参数设置为兼容版本（推荐使用 13 或更高版本），以便支持 QuantizeLinear 和 DequantizeLinear 等算子[^2]。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 导出到 ONNX 文件 torch.onnx.export( model.model, dummy_input, 'yolov8n.onnx', input_names=['input'], output_names=['output'], opset_version=13 ) ``` #### 2. 验证 ONNX 模型的有效性 在实际推理之前，建议验证生成的 ONNX 模型是否有效并符合预期行为。可以借助工具库如 `onnxruntime` 来加载和测试模型。 ```python import onnxruntime as ort import numpy as np ort_session = ort.InferenceSession('yolov8n.onnx') outputs = ort_session.run(None, {'input': dummy_input.numpy()}) print(outputs[0].shape) # 输出预测结果维度 ``` #### 3. 实现完整的推理流程 一旦确认 ONNX 模型可用，则可构建端到端的推理管道。此过程中需要注意以下几点： - 输入图像需经过标准化处理（例如缩放至固定尺寸、归一化像素值范围等）。 - 解析网络输出以提取边界框坐标、类别概率以及置信度分数。 下面是一个简单的推理脚本示例： ```python def preprocess(image_path): from PIL import Image image = Image.open(image_path).resize((640, 640)) img_array = np.array(image).astype(np.float32) / 255. img_tensor = np.transpose(img_array, [2, 0, 1]) return np.expand_dims(img_tensor, axis=0) def postprocess(output_data): predictions = output_data.reshape(-1, 85) # 假设每条记录有 85 维特征向量 boxes = predictions[:, :4] scores = predictions[:, 4:] return boxes, scores image_path = 'test.jpg' preprocessed_image = preprocess(image_path) outputs = ort_session.run(None, {'input': preprocessed_image}) boxes, scores = postprocess(outputs[0]) print(f'Bounding Boxes:\n{boxes}') print(f'Scores:\n{scores}') ``` 上述代码片段展示了如何通过自定义函数分别执行数据前处理与后处理逻辑[^1]。 --- ### 注意事项 当尝试优化性能时，可能涉及 INT8 量化技术的应用。此时应特别留意 TensorRT 中关于整数量化的具体配置需求[^3]。此外，在某些场景下还需调整超参数或者重新校准权重分布情况以维持精度损失处于可控范围内。 ---