yolov8 onnx 例子
时间: 2023-10-30 22:09:38 浏览: 100
您可以在以下链接中找到 YOLOv8 的 ONNX 示例代码:https://github.com/WongKinYiu/yolov8-onnx
该示例代码是基于 PyTorch 实的 YOLOv8 模型,使用 ONNX 将其转换为可在 C++ 中使用的模型。您可以通过该示例代码了解如何使用 ONNX 将 PyTorch 模型转换为 C++ 可用的模型,并在 C++ 中使用该模型进行目标检测。
相关问题
yolov8 onnx原理
### YOLOv8与ONNX结合的工作原理
#### 模型转换流程
YOLOv8模型最初可能是在PyTorch或其他框架下训练完成的。为了使该模型能够被不同平台所支持并优化其性能,通常会将其转化为ONNX格式。这一过程涉及导出原始框架中的模型结构及其参数到通用的中间表示形式——即ONNX文件[^1]。
对于具体操作而言,在命令行环境中可以利用`ultralytics`库提供的工具来实现这种转变。例如通过指定源模型路径以及目标格式为rknn的方式来进行转换工作 `yolo export model=yolov8n.pt format=rknn`[^2]。不过需要注意的是这里提到的例子是以RKNN为目标格式;而当目标是ONNX时,则应相应调整命令选项。
#### 推理流程概述
一旦获得了适用于特定应用场景下的ONNX版本YOLOv8之后,就可以着手准备实际应用阶段了。这其中包括但不限于以下几个方面:
- **环境搭建**:确保安装有必要的依赖项如onnxruntime等用于加载和解析ONNX文件。
- **数据预处理**:在正式调用模型前需先按照一定规格对输入图片做适当变换以便于后续计算顺利开展。比如定义了一个名为preprocess()函数负责将待测图像调整至适合网络接收的形式[^3]。
```python
import cv2
from PIL import Image
def preprocess(img_path, input_width=640, input_height=640):
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (input_width, input_height))
img = img.transpose(2, 0, 1).astype('float32') / 255.0
return img.reshape(-1, 3, input_height, input_width)
img_data = preprocess("path_to_image.jpg")
```
- **执行推理**:借助像onnxruntime这样的运行时引擎加载已有的.onnx文件,并传入经过上述步骤处理过的测试样本作为输入向量从而获取预测结果。
```python
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession("model/yolov8n.onnx", providers=['CPUExecutionProvider'])
outputs = session.run(None, {"images": img_data})[0]
print(outputs.shape) # 输出形状取决于具体的输出层配置
```
- **后处理逻辑**:最后一步是对得到的结果进一步解释说明,提取有用信息(如边界框坐标、类别标签概率分布),进而形成可视化展示或决策依据。
yolov8 onnx模型
### 如何使用YOLOv8 ONNX模型进行转换、部署和优化
#### 转换YOLOv8到ONNX格式
为了将YOLOv8模型转换为ONNX格式,可以利用`ultralytics`库中的预训练模型对象。通过调用该对象的`export`方法并设置相应的参数来完成这一过程。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n.pt")
model.export(format="onnx") # 将模型导出为ONNX格式[^1]
```
这段代码首先加载了一个名为`yolov8n.pt`的小型版本YOLOv8模型实例化对象;接着调用了此对象上的`export()`函数指定了输出格式为`onnx`,从而实现了模型结构及其权重向ONNX表示形式的转变。
#### 部署YOLOv8 ONNX模型
一旦拥有了`.onnx`文件之后,则可以通过`onnxruntime`来进行高效推理。下面是一个简单的初始化检测模型的例子:
```python
import onnxruntime as ort
def init_detect_model(model_path):
session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CPUExecutionProvider'])
model_inputs = session.get_inputs()
input_shape = model_inputs[0].shape
input_width = input_shape[2]
input_height = input_shape[3]
return session, model_inputs, input_width, input_height # 初始化返回所需信息[^2]
```
这里定义了一个名为`init_detect_model`的功能函数接收一个路径作为输入参数指向已保存好的.onnx文件位置。它创建一个新的InferenceSession实例用于执行预测任务,并获取有关输入张量的信息以便稍后准备数据时参照。
#### 优化YOLOv8 ONNX模型
对于性能敏感的应用场景来说,在不影响精度的前提下尽可能减少计算资源消耗是非常重要的。针对这一点,有几个方面值得注意:
- **量化**: 对于某些硬件平台而言,采用较低位宽的数据类型(比如INT8代替FP32)能够显著提升速度同时降低功耗。这通常涉及到重新校准网络以适应新的数值范围。
- **剪枝**: 移除那些对最终结果贡献较小甚至无影响的部分连接或神经元节点可以帮助简化整体架构而不损失太多准确性。
- **图优化**: 利用工具链自动识别冗余操作并将它们移除,或者合并相邻层以提高效率。
具体实现上可能需要借助专门设计用来辅助上述工作的软件包如TensorRT、NNAPI等配合OnnxRuntime一起工作才能达到最佳效果。
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