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yolov11obb onnxruntime

时间: 2025-01-09 13:59:40 浏览: 71

### 如何使用 ONNX Runtime 运行 YOLOv11obb 模型为了成功使用 ONNX Runtime 来运行 YOLOv11obb 模型，需要确保环境配置正确并遵循特定的操作流程。以下是详细的说明： #### 安装必要的库首先，安装 `onnxruntime` 和其他依赖项是必不可少的。可以通过 pip 命令来完成这些包的安装。 ```bash pip install onnxruntime numpy opencv-python ``` #### 加载模型和初始化会话加载已经转换成 ONNX 格式的 YOLOv11obb 模型文件，并创建一个用于推理的新会话实例。 ```python import onnxruntime as ort import numpy as np # 替换为实际路径下的 .onnx 文件位置 model_path = 'path/to/yolov11obb.onnx' session = ort.InferenceSession(model_path) input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [o.name for o in session.get_outputs()] ``` #### 准备输入数据准备要传递给模型的数据。通常情况下，这涉及到图像预处理工作，比如调整大小、归一化等操作。 ```python def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) img_resized = cv2.resize(img, (640, 640)) # 调整到适合网络输入尺寸 blob = cv2.dnn.blobFromImage( img_resized, scalefactor=1 / 255.0, size=(640, 640), swapRB=True, crop=False ) return blob image_data = preprocess_image('example.jpg') inputs = {input_name: image_data} ``` #### 执行推理过程调用 `run()` 方法执行前向传播计算，获取预测结果。 ```python outputs = session.run(output_names, inputs)[0] print(outputs.shape) # 输出形状取决于具体版本的YOLO架构设计 ``` 通过上述步骤可以实现基于 ONNX Runtime 的 YOLOv11obb 模型部署[^1]。

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