onnxruntime C++ 动态batch推理yolov5

### 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。

### 使用C++进行YOLOv8模型的ONNX Runtime推理 为了实现YOLOv8模型在C++中的ONNX Runtime推理，可以遵循以下方法。此过程涉及设置环境、准备必要的依赖项以及编写用于加载和运行模型的代码。 #### 设置开发环境 确保已按照项目安装和配置指南完成YOLOv8 OpenCV ONNXRuntime C++项目的安装[^1]。这通常意味着需要下载并编译OpenCV库和支持ONNX Runtime的版本。对于Windows平台而言，值得注意的是，ONNX Runtime库可以在Debug和Release模式下共享相同的二进制文件[^2]。 #### 编写推理代码 下面是一个简单的例子来展示如何利用ONNX Runtime API读取YOLOv8导出的ONNX格式模型，并对其进行推断： ```cpp #include <onnxruntime_cxx_api.h> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); Ort::SessionOptions session_options; // 加载模型路径 const char* model_path = "./yolov8.onnx"; Ort::Session session(env, model_path, session_options); // 获取输入输出节点名称 std::vector<const char*> input_node_names{"images"}; std::vector<const char*> output_node_names{"output0"}; // 准备测试图像数据作为输入张量 cv::Mat img = cv::imread("input_image.jpg"); // 替换为实际图片路径 float scale_factor = ...; // 计算缩放因子以适应网络尺寸 cv::resize(img, img, cv::Size(input_width, input_height)); cv::cvtColor(img, img, CV_BGR2RGB); // 将图像转换成适合于送入神经网络的形式 size_t num_input_elements = input_height * input_width * channels; std::vector<float> input_tensor_values(num_input_elements); for (size_t i = 0; i < num_input_elements; ++i){ input_tensor_values[i] = static_cast<float>(img.data[i]) / 255.f; } // 创建输入Tensor对象 std::array<int64_t, 4> input_node_dims{batch_size, channels, input_height, input_width}; Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault); Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>( memory_info, input_tensor_values.data(), num_input_elements, input_node_dims.data(), input_node_dims.size()); // 执行推理操作 auto output_tensors = session.Run( Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), &input_tensor, 1, output_node_names.data(), output_node_names.size() ); // 处理解析后的检测框和其他预测结果... } ``` 这段程序展示了基本框架，具体细节可能依据实际情况有所调整，比如预处理阶段的具体参数设定等。此外，还需要注意内存管理和错误处理机制未在此处详述。