C++调用yolov5 onnx模型的初步探索-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C++调用yolov5 onnx模型的初步探索。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

yolov5-dnn-cpp-python
https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python

转onnx：

用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序，包含两个步骤：(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到.onnx文件。(2).opencv的dnn模块读取.onnx文件做前向计算。

SiLU其实就是swish激活函数，而在onnx模型里是不直接支持swish算子的，因此在转换生成onnx文件时，SiLU激活函数不能直接使用nn.Module里提供的接口，而需要自定义实现它。
修改Focus类，替换切片操作。
把Detect类里面的1x1卷积定义在紧邻着Detect类之前的外面，然后去掉Detect类，组成新的model，作为torch.onnx.export的输入。
torch.onnx.export(model, inputs, output_onnx, verbose=False, opset_version=12, input_names=['images'], output_names=['out0', 'out1', 'out2'])
最后生成的onnx文件，opencv的dnn模块就能成功读取了，接下来对照Detect类里的forward函数，用python或者C++编写计算预测框的中心坐标和高宽的功能。

在转换生成onnx文件，你需要执行两个步骤，
第一步把原始训练模型.pt文件里的参数保存到新的.pth文件里，
第二步编写yolov5.py文件，把yolov5的网络结构定义在.py文件里，此时需要注意网络结构里不能包含切片对象赋值操作，F.interpolate里的size参数需要加int强制转换。
在执行完这两步之后才能生成一个opencv能成功读取并且做前向推理的onnx文件。

不过，最近我发现在yolov5-pytorch程序里，其实可以直接把原始训练模型.pt文件转换生成onnx文件的，而且我在一个yolov5检测人脸+关键点的程序里实验成功了。
https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327

作者用的模型
https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python/issues/21
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0

问题：
warning C4819: 该文件包含不能在当前代码页(936)中表示的字符。请将该文件保存为 Unicode 格式以防止数据丢失
https://blog.csdn.net/lcb_coconut/article/details/76136725

ModuleNotFoundError: No module named ‘models‘解决torch.load问题【天坑】
https://blog.csdn.net/weixin_42815846/article/details/115289861

抽取模型参数

转onnx成功，会打印如下信息

==============================================================================================================
yolov5-opencv-dnn-cpp
https://github.com/UNeedCryDear/yolov5-opencv-dnn-cpp （保存图片没有框）

opencv YOLO DNNs
https://docs.opencv.org/4.x/da/d9d/tutorial_dnn_yolo.html

cv::dnn::DetectionModel

void cv::dnn::DetectionModel::detect(
InputArray frame, // 输入图像
std::vector< int > & classIds, // 输出类别index
std::vector< float > & confidences, // 得分
std::vector< Rect > & boxes, // 目标框
float confThreshold = 0.5f, // 阈值
float nmsThreshold = 0.0f // NMS
)
https://cloud.tencent.com/developer/article/1536443

C++ 动态batch onnx推理

多个batch

   //将image1和image2合并到images
   vector<Mat> images;
   images.push_back(image1);
   images.push_back(image2);
   vector<String> labels = readClassNames();

Mat inputBlob = blobFromImages(images, 1.0, Size(w, h), Scalar(0, 0, 0), false, true);

   // 执行图像分类
   net.setInput(inputBlob);
   cv::Mat prob = net.forward(); // 推理出结果
   cout << prob.cols<< endl;

   for (int n = 0; n < prob.rows; n++) {
       Point classNumber;
       double classProb;
       Mat probMat = prob(Rect(0, n, 1000, 1)).clone();
       Mat result = probMat.reshape(1, 1);
       minMaxLoc(result, NULL, &classProb, NULL, &classNumber);
       int classidx = classNumber.x;
       printf("\n current image classification : %s, possible : %.2f\n", labels.at(classidx).c_str(), classProb);
   }
https://blog.csdn.net/qq_44747572/article/details/121467657文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-520496.html

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