onnxruntime推理yolov8 linux
时间: 2025-01-11 07:32:33 浏览: 48
### 准备工作
为了在Linux环境下使用ONNX Runtime进行YOLOv8模型的推理,需先安装必要的依赖项并设置开发环境。确保已安装适当版本的CUDA、CUDNN以及OpenCV等工具[^2]。
对于YOLOv8模型而言,在准备阶段还需将其转换成ONNX格式以便于被ONNX Runtime加载和支持。此过程可以通过官方提供的脚本完成,例如`export.py`用于将`.pt`文件转化为`.onnx`文件。
### 安装 ONNX Runtime 和 OpenCV
建议采用特定版本组合来减少兼容性问题的发生概率:
- **ONNX Runtime**: 版本1.12.0
- **OpenCV**: 版本4.9.0 或更高版本支持更多功能特性
- 编译器与构建工具链:g++ 11.x 及以上版本;cmake 3.22.1 或更新版本
通过包管理器或源码编译方式获取上述软件包,并确认其正确无误地集成到了当前环境中。
### 转换 YOLOv8 模型至 ONNX 格式
利用PyTorch导出工具或其他适用的方法把训练好的YOLOv8权重保存为ONNX格式。具体命令如下所示:
```bash
python export.py --weights yolov8.pt --img-size 640 --batch-size 1 --include onnx
```
这一步骤会生成一个名为`yolov8.onnx`的新文件,该文件即为目标ONNX模型。
### 使用 C++ API 进行推理
编写一段简单的C++程序调用ONNX Runtime接口读取输入图片数据送入网络计算得到检测框位置信息。下面给出了一段示范性的代码片段说明如何初始化Session对象并执行预测任务:
```cpp
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
// ... other includes ...
int main() {
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
// 设置线程数和其他选项...
std::wstring model_path = L"./models/yolov8.onnx";
Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);
// 加载测试图像并预处理...
auto output_tensors = session.Run(
Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(),
&input_tensor_ptr, 1,
output_names.data(), num_outputs);
// 处理输出结果...
}
```
这段代码展示了基本框架结构,实际应用时还需要补充具体的细节比如错误捕捉机制、资源释放逻辑等内容。
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