Matlab 调用.onnx模型

YOLO v5 onnx 下载

如果谁知道.onnx如何在matlab重新训练，请告知！！

1 调用的方法

参考cuixingxing的代码。

model =  "./onnxPretrainedModels/"+"yolov5x.onnx";
customYoloV5FcnName = 'yolov5fcn';
inputSize = [640,640];
throushHold = 0.3;
nmsThroushHold = 0.5;
outs = cell(3,1); % 3个检测head输出
classesNames = categorical(readlines("yoloV5ONNX\coco.names"));
colors = randi(255,length(classesNames),3);
params = importONNXFunction(model,customYoloV5FcnName);

2 相关参数查看

2.1 输入参数

matlab和.onnx的图谱格式不同，需要对读入的图片格式进行设置

the permutation from HWCN (MATLAB standard) to NCHW (ONNX standard) uses the vector

[4 3 1 2].

图片格式转为.onnx的输入

 img = imresize(image,inputSize);
    img = rescale(img,0,1);% 转换到[0,1]
    img = permute(img,[3,1,2]);%调整矩阵顺序，符合.onnx的格式
    img = dlarray(reshape(img,[1,size(img)])); % bs*n*c*h*w，[0,1],RGB顺序

2.2 输出参数

模型识别结果

参考：yolov5目标框预测_yolov5锚框_王定邦的博客-CSDN博客

输入为640*640:则 输出的分别为20*20*3*85； 40*40*3*85；80*80*3*85. 3为anchor数量，85为80(类别）+5 x,y,wh,+pro

结果与out的矩阵大小一致。

2.3 输出处理

以前用matlab内部的模型直接就可以得到需要的结果，但是.onnx的输出需要做nms处理。

 % NMS非极大值抑制
    if ~isempty(allBBoxes)
        [bboxes,scores,labels] = selectStrongestBboxMulticlass(allBBoxes,allScores,allLabels,...
            'RatioType','Min','OverlapThreshold',nmsThroushHold);
        annotations = string(labels) + ": " + string(scores);
        [~,ids] = ismember(labels,classesNames);
        color = colors(ids,:);
%        figure,  imshow(img1)
        image = insertObjectAnnotation(image,...
            'rectangle',bboxes,cellstr(annotations),...
            'Color','red',...
            'LineWidth',3);
    end

实际上处理的结果不是很好！！

3 我们的模型

3.1 GPR识别的模型

3.2 测试结果分析

检测头的输出不对。4个类。第一行应改为1*20*20*3*9

3.3 后处理

为了能融合模型到系统，这几天是两条路走。

matlab上 查了帮助，知道问题了。

这里有不同的输出

我也查看到了展平输出的处理方式，或者直接用X360,415和470的结果。

参考了一个yolov5的例子，将他内部的NMS等工具移植过来。可以解决目前的问题了。

对outs做了个矩阵排序，然后进行后处理。这里的阈值设置为0.5.