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YOLOv8 onnx 部署

本文是在win10系统下进行yolov8目标检测推理的过程记录。
yolov8 已经集成到OpenCV,可以通过两种方式调用,一种是直接通过OpenCV 调用,另外一种是通过onnx runtime(ort)调用。

1、安装cuda 、opencv 等依赖库,具体可以参考

Win10环境下yolov8快速配置与测试-详细

2、安装onnx runtime 库

不同版本onnx 库的函数头文件,函数实现方式不一样,这里我们用的是1.16.0
链接
在这里插入图片描述
本文使用的是onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.0。下载后同样解压至本地D:\software\onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.0,并添加到环境变量。

Visual Studio配置Onnxruntime的步骤: 参考Opencv的配置方式,将D:\software\onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.0\include添加至头文件目录,将D:\software\onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.0\lib添加至库文件目录,将onnxruntime.lib添加至依赖项。

在运行VS项目以后,会生成Release或Debug文件夹,需要将D:\software\onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.0\lib目录下的dll文件拷贝至Release或Debug文件夹中,否则程序会报错。

3 git

本文git 参考

4 如何基于推理自己.onnx 模型

4.1 模型转换

model.export(format='onnx', dynamic=False,opset=12)  # ort  第2、3个参数禁止修改
model.export(format="onnx", opset=12, simplify=True, dynamic=False, imgsz=640) # opencv

如果是在别的电脑上训练的.pt 转换完.onnx 之后用opencv 推理可能会遇到如下报错,此时,只需要在原有.pt 模型的基础上再训练一个epoch,再在新的.pt 模型上转换.onnx 就可以解决该问题了
在这里插入图片描述
导出onnx 后 用netron 查看网络结构,在这里我们只检测输入和输入,基本信息如下:
在这里插入图片描述

输入输出如下:
可以看到我们的

输入尺寸是1x3x640x640;

输出是1x8x8400;

其中 8是4(cx,cx,w,h)+4(4classes,我们有4个类别);
8400=80x80+40x40+20x20,是yolov8 三个不同尺寸的输出。
在这里插入图片描述

4.2 OpenCV部分代码简单解释

1、选择opencv模式
2、设置classes的类别
在这里插入图片描述
3、class 类别如下
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4、在yolov5v8_dnn.h 这个头文件里改变classes的类别(数量要正确)。

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