yolov5分类模型代码

### YOLOv5分类模型的代码实现 以下是基于RKNN C++ API接口实现YOLOv5分类模型的一个示例。此实现假设已经完成了YOLOv5模型到RKNN格式的转换。 #### RKNN初始化与加载模型 在C++中，首先需要通过RKNN库来加载已转换好的RKNN模型文件： ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化RKNN上下文 rknn_context ctx; int ret; ret = rknn_init(&ctx, "./yolov5_classification.rknn", 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize RKNN context\n"); } ``` 上述代码展示了如何加载`.rknn`模型文件并初始化RKNN环境[^1]。 #### 输入数据预处理 对于图像输入，通常需要将其调整为模型所需的尺寸，并进行归一化操作。以下是一个简单的图像预处理函数： ```cpp void preprocess_image(const cv::Mat& img, float* input_data, int width, int height) { cv::Mat resized_img; cv::resize(img, resized_img, cv::Size(width, height)); for(int i = 0; i < height; ++i){ for(int j = 0; j < width; ++j){ for(int c = 0; c < 3; ++c){ input_data[c * width * height + i * width + j] = static_cast<float>(resized_img.at<cv::Vec3b>(i,j)[c]) / 255.0f; } } } } ``` 这段代码实现了将原始图片缩放到指定大小，并完成像素值的归一化操作。 #### 执行推理过程 调用RKNN API执行前向传播计算： ```cpp float input[INPUT_SIZE]; // INPUT_SIZE 应该等于宽×高×通道数 preprocess_image(image, input, MODEL_WIDTH, MODEL_HEIGHT); rknn_input inputs[1]; memset(inputs, 0, sizeof(rknn_input)); inputs[0].buf = input; inputs[0].size = INPUT_SIZE * sizeof(float); inputs[0].type = RKNN_TENSOR_FLOAT32; inputs[0].fmt = RKNN_TENSOR_NCHW; ret = rknn_inputs_set(ctx, 1, inputs); if(ret < 0){ printf("Setting inputs failed.\n"); } rknn_output outputs[1]; outputs[0].want_float = true; ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret < 0){ printf("Running model inference failed.\n"); } ret = rknn_outputs_get(ctx, 1, outputs, nullptr); if(ret < 0){ printf("Getting output data failed.\n"); } ``` 以上部分涵盖了设置输入张量以及获取输出结果的过程。 #### 后处理逻辑 最后一步是从模型输出中解析类别预测信息： ```cpp std::vector<std::pair<int, float>> get_top_k_classes(float* output_data, int num_classes, int top_k) { std::vector<std::pair<int, float>> class_scores(num_classes); for(int i = 0; i < num_classes; ++i){ class_scores[i] = {i, output_data[i]}; } std::partial_sort(class_scores.begin(), class_scores.begin() + top_k, class_scores.end(), [](const auto &a, const auto &b){return a.second > b.second;}); return {class_scores.begin(), class_scores.begin() + top_k}; } ``` 这里定义了一个辅助方法用于提取概率最高的几个类别及其对应的置信度得分。 --- ### 总结 整个流程包括了从加载RKNN模型、准备输入数据直到最终得到分类结果的所有必要环节。需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要针对具体场景进一步优化性能或者适配不同的硬件平台特性。