Yolo v5 pytorch模型转onnx用c++进行推理
先说声抱歉因为搬家和工作问题 所以这部分文章耽搁了很久，趁着放假有空把部分文章补上
目录
要点：
环境配置 :
pytorch模型转成onnx模型:
onnxruntime python推理模型
onnxruntime c++推理模型
onnxruntime java推理模型
小结
要点：
本文介绍如何使用u版的yolov5 模型转成 onnx模型，使用python代码推理onnx模型，然后再使用c++代码推理onnx模型,本文使用yolov5 s版本，在m,l,x都试过可行
环境配置 :
1 u版的yolov5 4.0 版本，其他版本没有试过 https://github.com/ultralytics/yolov5
2 opencv 4.3 3.4.8 都可以，pytorch版本1.7
3 onnx 版本采用1.8.0，onnxruntime 采用 1.6.0
4 系统版本: windows 10 64位
pytorch模型转成onnx模型:
1 训练好pytorch模型后，进行pytorch模型到onnx模型的转换，进入yolov5主目录的models目录，修改export.py文件，修改54行左右的内容，将model.model[-1].export = True 改为 model.model[-1].export = False 即可
修改完毕后即可导出onnx模型，返回上级yolov5主目录 执行 python models/export.py --weights ./640x640.pt --img 640 640 --batch 1
参数解释 weights:训练好的pytorch模型 img :转换的高宽 (注意，这里必须是32的倍数,顺序是高宽) batch:转换后一次推理的图片数目(注意这里使用多少，推理时就用多少，目前没研究动态batch推理)
onnxruntime python推理模型
1导出onnx文件后，进到yolov5 主目录执行 python demo_onnx_carPerson.py -i testImags/tesImg.jpg -m ./mine_models/best.onnx 验证下
参数解释: -i :要推理的图片 -m:所用到的onnx模型
这里主要有两点，一个是理解模型输出张量的格式，一个是前预处理的方法
模型的输出张量格式是有一个个目标数据组成的，目标数据的格式是x_center,y_center,w,h,obj_conf,class_1_conf,class_2_conf,...,class_n_conf,就是中心点的x坐标，y坐标，宽，高，目标置信度，每个类别的置信度，那么一个目标数据的长度就是 4 + 1 + class_num,那么输出张量的格式就是obj_num*(4+1+class_num),obj_num是目标个数
前处理的方法，第一步就是先根据模型输入修改图片的尺寸，可以直接采用opencv resize 图片，这样也可以进行推理，不过为了跟官方保持一致，可以进行按图片最长边的比例进行缩放，然后进行padding的方法进行resize的，方法在demo_onnx_carPerson.py的letterbox_image_v2的函数里面。推理函数则是detect_onnx函数。
onnxruntime c++推理模型
1 c++推理onnx模型所需要的库则是windows版本的onnxruntime库，推理的过程其实就是把python推理onnx模型的过程用c++实现一遍，，这里说明是nms用的是opencv自带的，没有进行加权，而且是用的cpu推理 的。
2.1 步骤主要分为 三步 ，1是初始化模型 2是填充数据进入onnx的输入tensor 3是推理后进行后处理获取输出
2.2 初始化模型,主要是设置好onnx运行时的属性配置，然后载入路径初始化模型，另外还可以进行对模型warm up
/**
初始化模型
* @brief Detector::initModel
* @param model_path //模型路径
* @param class_num //类别数目
* @param conf_thres //分数阈值
* @param iou_thres //iou阈值
* @param input_size // 模型输入的尺寸
*/
void Detector::initModel(std::string &model_path, int class_num,float conf_thres,float iou_thres, std::tuple &input_size) {
m_classNum = class_num;
m_confThres = conf_thres;
m_iouThres = iou_thres;
m_inputSize = input_size;
#ifdef _WIN32
std::cout<<"is _WIN32 "<GetInputCount();//yolov5 just one input
size_t num_input_nodes = m_session.GetInputCount();//yolov5 just one input
std::cout<<"initModel 0!!! "< input_node_dims; // simplify... this model has only 1 input node {1, 3, 224, 224}.
// Otherwise need vector>
std::cout<<"num_input_nodes = "<GetInputName(i, allocator);
char* input_name = m_session.GetInputName(i, allocator);
m_input_node_names[i] = input_name;
//Ort::TypeInfo type_info = m_session->GetInputTypeInfo(i);
Ort::TypeInfo type_info = m_session.GetInputTypeInfo(i);
auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
// print input shapes/dims
m_input_node_dims = tensor_info.GetShape();
}
//配置输出节点
m_output_node_names.push_back("output");
//下面进行warm up,创建一个输入tensor跑一遍网络进行warm up
//创建一个矩阵数据,尺寸是模型输入尺寸
cv::Mat imgRGBFLoat(std::get<1>(m_inputSize),std::get<0>(m_inputSize),CV_32FC3);
//下面进行
//图像预处理
cv::Mat preprocessedImage;
cv::dnn::blobFromImage(imgRGBFLoat, preprocessedImage);//HWC->CHW
auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
//创建输入tensor
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(memory_info,reinterpret_cast(preprocessedImage.data),
std::get<0>(m_inputSize)*std::get<1>(m_inputSize)*std::get<2>(m_inputSize),
m_input_node_dims.data(), 4);
//auto output_tensors = m_session->Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
auto output_tensors = m_session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
//auto output_tensors2= m_session2.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
std::get<0>( m_input_w_h) = std::get<0>(m_inputSize);
std::get<1>( m_input_w_h) = std::get<1>(m_inputSize);
std::cout<<"init success !!!"< 2.3 对输入进的图片先进行尺寸的修改，然后进行归一化填充到输入tensor,最后进行推理获取输出。
/**
* 获取并组织相应格式的输出
* @param inputImg
* @return
*/
std::vector> Detector::getOutput(cv::Mat &inputImg) {
//auto input_w_h = std::tuple(std::get<0>(m_inputSize),std::get<1>(m_inputSize));
//对输入的图片进行按最长边比例缩放,然后填充短边至模型所需要的输入
cv::Mat resized = letterbox_image_v2(inputImg,m_input_w_h);
cv::cvtColor(resized,resized,cv::COLOR_BGR2RGB);
//cv::imwrite("resized.jpg",resized);
//std::cout<<"getOutput 1"<CHW
//std::cout<<"getOutput 3"<(memory_info, input_tensor_values.data(), input_tensor_size, input_node_dims.data(), 4); */
//图片数据填充进输入的tensor
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(memory_info,reinterpret_cast(preprocessedImage.data),
std::get<0>(m_inputSize)*std::get<1>(m_inputSize)*std::get<2>(m_inputSize),
m_input_node_dims.data(), 4);
//std::cout<<"getOutput 5"<Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
//执行推理获取输出的tensor
auto output_tensors = m_session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
std::cout<<"GetInputCount "<< m_session.GetInputCount()<Run(Ort::RunOptions{nullptr}, m_input_node_names.data(), &input_tensor, 1, m_output_node_names.data(), 1);
// }
//printf("Number 222 \n");
//get the output and format boxes
//对输出tensor进行后处理获取所需要的格式数据
std::vector> det_boxes = non_max_suppression_onnx(output_tensors[0], m_confThres,m_iouThres, m_classNum);
//std::cout<<"getOutput 7"<>();
} 2.3 推理后得到输出的tensor，对输出的tensor进行后处理，主要是进行nms操作，这里的用到的是opencv自带的nms,另外里面用到的是iou，想改进可以考虑giou,ciou等。
/**
* 非极大值抑制算法
* @param input_tensor 神经网络的输出
* @param conf_thres 置信度
* @param iou_thres 交叠阈值
* @param class_num 类别
* @return
*/
inline std::vector> non_max_suppression_onnx(Ort::Value & input_tensor,float conf_thres = 0.25,float iou_thres = 0.45,int class_num = 1){
//下面进行nms,根据官方的做法来的，对于不同的类，对其坐标进行4096的偏移，比如第二类的，则对其坐标进行x+4096*1,y+4096*1的偏移，这样就不用对于每个类的目标进行nms，可以一次性到位
int min_wh =2,max_wh = 4096;
int max_det = 300,max_nms = 30000;
//float time_limit = 10.0;
//bool redundant = true;
bool multi_label = false;
if(class_num >= 1){
multi_label = true;
}
//获取模型输出tensor的数据指针
const float * prob = input_tensor.GetTensorData();//tensor
//获取目标数量，这里先获取输出tensor的元素数量，然后除以每个目标数据的长度就是目标数量，目标数据的长度是上面说的4+1+class_num
int obj_count = input_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount()/(class_num+5);
//下面的这些数据容器用于opencv的nms操作
std::vector boxes_vec; //目标框坐标
std::vector clsIdx_vec;//目标框类别索引
std::vector scores_vec;//目标框得分索引
std::vectorboxIdx_vec; //目标框的序号索引
//std::cout<<"obj_count is "< conf_thres
//这里是官方的目标置信度*类别概率
float mix_conf = (*(prob+i*(5+class_num)+4)) * (*(prob+i*(5+class_num)+5+cls_idx));
if( mix_conf >conf_thres ){
boxes_vec.push_back(cv::Rect(x1+cls_idx*max_wh,
y1+cls_idx*max_wh,
x2 - x1,
y2 - y1)
);
//scores_vec.push_back((*(prob+i*(5+class_num)+4)));
scores_vec.push_back(mix_conf);
//std::cout<<"score "<<(*(prob+i*(5+class_num)+5+cls_idx))<> det_boxes;
det_boxes.resize(class_num);
for(int i = 0; i < boxIdx_vec.size();i++){
det_box det_box_tmp;
det_box_tmp.x1 = boxes_vec[boxIdx_vec[i]].x - clsIdx_vec[boxIdx_vec[i]]*max_wh;
det_box_tmp.y1 = boxes_vec[boxIdx_vec[i]].y - clsIdx_vec[boxIdx_vec[i]]*max_wh;
det_box_tmp.w = boxes_vec[boxIdx_vec[i]].width;
det_box_tmp.h = boxes_vec[boxIdx_vec[i]].height;
det_box_tmp.score = scores_vec[boxIdx_vec[i]];
det_boxes[clsIdx_vec[boxIdx_vec[i]]].push_back(det_box_tmp);
}
return det_boxes;
} ###############################################
onnxruntime java推理模型
1 java推理模型跟c++类似，下载好相应的onnxruntime，opencv jar包配置好IDEA环境即可
小结
时间比较仓促，可能其中会有错误，欢迎指出。
改进的建议: 1 目前是基于cpu的代码，如果想用gpu可以考虑修改下
2 使用的是普通的nms，iou，可以用加权nms，giou,ciou进行提升
3 nms的性能提升，这个是基于 建议1 ，如果是用gpu推理，可以考虑 cuda版本的nms，大佬们可以自行实现，以前在推理ssd libtorch时确实发现有很大速度提升，有需要可以参考之前写的ssd libtorch里的nms，不过因为时间关系没有写的很详细
4 有时间再把Yolov5 移植到海思Hi3516DV300 利用NPU进行推理的过程写下， 目前时间来不及写，主要是为了符合hi3516Dv300 npu推理而修改网络结构， 然后是转换到caffe的修改，最后是转成Hi3156Dv300 所要的wk模型，最后还 要进行推理后处理等，Yolov5移植到海思Hi3516DV300也是一个不小的工程 小项目。。。。
5 博客所需要文件已打包上传，有需要的哥们可以下载
yolov5.zipc++推理yolov5onnx模型_onnxjava-深度学习文档类资源-CSDN下载
车辆，车牌，反光衣，安全帽等数据集，链接，有兴趣的朋友可以看下 链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1mG7X71rngtWqP2tsfFm26A 提取码：5555
参考链接:Qt中cvMat与QImage，QPixmap的转换_草帽小子的博客-CSDN博客