YOLOv5 は、C++ の Onnxruntime を通じてウィンドウ プラットフォーム上の CPU と GPU を推論します。

開発 2023-08-12 17:20:30 訪問数: null

InferOnnx プロジェクト

このプロジェクトの gitee リンク:クリックしてこのプロジェクトのリソース リンクにジャンプします: 批判と修正を歓迎するためにクリックしてジャンプします。

環境設定

CPU:i5-9400F
GPU:GTX1060

参照文書

yolov5 は C++ デプロイメントに onnxruntime を使用します:ジャンプリンク

ONNX ランタイムを使用した ONNX モデル + C++ デプロイメントへの Yolov5 の詳細な紹介 (公式ドキュメントの紹介を含む):ジャンプリンク

yolov5-v6.1-opencv-onnxrun:ジャンプリンク

[推論エンジン] ONNXRuntimeの実行プロセスをソースコードから見てみる：ジャンプリンク

推論

ONNXRuntime 全体の動作は 3 つの段階に分けることができます。

画像の説明を追加してください

関連構造

Net_config と BoxInfo の 2 つの構造を定義します。
Net_config 構造体には、次のようないくつかのモデル構成パラメーターが含まれています。

  • confThreshold: 信頼度のしきい値。
  • nmsThreshold: 非最大抑制しきい値。
  • objThreshold: オブジェクトの信頼度のしきい値。
  • モデルパス: モデルパス;
  • GPU: GPUを使用するかどうか。
    BoxInfo 構造体には、次のような各検出ボックスの情報が含まれます。
  • x1: 検出枠の左上隅の x 座標。
  • y1: 検出枠の左上隅の y 座標。
  • x2: 検出枠の右下隅の x 座標。
  • y2: 検出枠の右下隅の y 座標。
  • スコア: 検出フレームの信頼スコア。
  • label: 検出ボックスのラベル。
    これら 2 つの構造は、モデル構成パラメーターや検出結果などの情報を保存するために物体検出アルゴリズムでよく使用され、コードの書き込みと読み取りに便利です。
struct Net_config
{
    float confThreshold; // Confidence threshold
    float nmsThreshold;  // Non-maximum suppression threshold
    float objThreshold;  // Object Confidence threshold
    string modelpath;    // model path
    bool gpu = false;   // using gpu
};

typedef struct BoxInfo
{
    float x1;
    float y1;
    float x2;
    float y2;
    float score;
    int label;
} BoxInfo;

YOLOクラスを実装する

オブジェクト検出のためのモデル推論用の YOLO クラスへのコードが必要です。
まず、YOLOクラスを初期化する際には入力パラメータに従ってモデルを生成する必要があり、方法としては前項のNet_config構造体のパラメータに従ってモデルを生成します。次に、モデルには、モデル推論用のメンバー変数と関数用の外部インターフェイスが必要です。
したがって、クラスの主な関数は次のとおりです。

  • YOLO(Net_config config): モデル構成パラメーターを初期化するために使用されるコンストラクター。
  • void detect(Mat&frame): ターゲット検出機能を使用して、入力画像を検出し、検出結果を出力します。

メンバー変数には次のものが含まれます。

  • float* アンカー: 特徴マップの各層で使用されるアンカー配列。
  • int num_stride: アンカー サンプリングのステップ サイズ。
  • int inpWidth: 入力画像の幅。
  • int inpHeight: 入力画像の高さ。
  • int nout: ネットワーク出力ノードの数。
  • int num_proposal: 各特徴点の予測ターゲット ボックスの数。
  • ベクトル class_names: ターゲット クラス名のリスト。
  • int num_class: ターゲットクラスの数;
  • int seg_num_class: セグメント化された画像のカテゴリの数。
  • float confThreshold: ターゲット信頼スコアのしきい値。
  • float nmsThreshold: 非最大抑制のしきい値。
  • float objThreshold: オブジェクト信頼度スコアのしきい値。
  • const bool keep_ratio: 元の画像のアスペクト比を維持するかどうか。
  • ベクトル input_image_: 入力画像のデータ ポインター。
  • env: ONNX 動作環境。
  • ort_session: ONNX モデルの実行セッション。
  • sessionOptions: ONNX セッション構成パラメータ。
  • input_names: 入力ノードの名前のリスト;
  • Output_names: 出力ノードの名前のリスト;
  • input_node_dims: 入力ノードの次元リスト。
  • Output_node_dims: 出力ノードの次元リスト。
  • In_AllocatedStringPtr: 入力ノード データ ポインター リスト。
  • Out_AllocatedStringPtr: 出力ノードのデータ ポインターのリスト。

メンバー関数には次のものがあります。

  • void Normalize_(Mat img): 入力画像のピクセルを正規化します。
  • void nms(vector& input_boxes): 検出結果に対して非最大抑制を実行します。
  • Mat sinner_image(Mat srcimg, int *newh, int *neww, int *top, int *left): モデル入力ノードの要件に合わせて入力イメージのサイズを変更します。
class YOLO
{
public:
    YOLO(Net_config config);
    void detect(Mat& frame);
private:
    float* anchors;
    int num_stride;
    int inpWidth;
    int inpHeight;
    int nout;
    int num_proposal;
    vector<string> class_names;
    int num_class;
    int seg_num_class;

    float confThreshold;
    float nmsThreshold;
    float objThreshold;
    const bool keep_ratio = true;
    vector<float> input_image_;
    void normalize_(Mat img);
    void nms(vector<BoxInfo>& input_boxes);
    Mat resize_image(Mat srcimg, int *newh, int *neww, int *top, int *left);

    Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "yolov5s");
    Ort::Session *ort_session = nullptr;
    SessionOptions sessionOptions = SessionOptions();
    vector<const char* > input_names;
    vector<const char* > output_names;
    vector<vector<int64_t>> input_node_dims; // >=1 outputs
    vector<vector<int64_t>> output_node_dims; // >=1 outputs
    std::vector<AllocatedStringPtr> In_AllocatedStringPtr;
    std::vector<AllocatedStringPtr> Out_AllocatedStringPtr;
};

関連コード

.h ファイル

#ifndef INFERONNX_H
#define INFERONNX_H
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Ort;

struct Net_config
{
    float confThreshold; // Confidence threshold
    float nmsThreshold;  // Non-maximum suppression threshold
    float objThreshold;  // Object Confidence threshold
    string modelpath;    // model path
    bool gpu = false;   // using gpu
};

typedef struct BoxInfo
{
    float x1;
    float y1;
    float x2;
    float y2;
    float score;
    int label;
} BoxInfo;

int endsWith(string s, string sub);

const float anchors_640[3][6] = { {10.0,  13.0, 16.0,  30.0,  33.0,  23.0},
                                 {30.0,  61.0, 62.0,  45.0,  59.0,  119.0},
                                 {116.0, 90.0, 156.0, 198.0, 373.0, 326.0} };

const float anchors_1280[4][6] = { {19, 27, 44, 40, 38, 94},{96, 68, 86, 152, 180, 137},{140, 301, 303, 264, 238, 542},
                       {436, 615, 739, 380, 925, 792} };

class YOLO
{
public:
    YOLO(Net_config config);
    void detect(Mat& frame);
private:
    float* anchors;
    int num_stride;
    int inpWidth;
    int inpHeight;
    int nout;
    int num_proposal;
    vector<string> class_names;
    int num_class;
    int seg_num_class;

    float confThreshold;
    float nmsThreshold;
    float objThreshold;
    const bool keep_ratio = true;
    vector<float> input_image_;
    void normalize_(Mat img);
    void nms(vector<BoxInfo>& input_boxes);
    Mat resize_image(Mat srcimg, int *newh, int *neww, int *top, int *left);

    Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "yolov5s");
    Ort::Session *ort_session = nullptr;
    SessionOptions sessionOptions = SessionOptions();
    vector<const char* > input_names;
    vector<const char* > output_names;
    vector<vector<int64_t>> input_node_dims; // >=1 outputs
    vector<vector<int64_t>> output_node_dims; // >=1 outputs
    std::vector<AllocatedStringPtr> In_AllocatedStringPtr;
    std::vector<AllocatedStringPtr> Out_AllocatedStringPtr;
};
#endif // INFERONNX_H

CPPファイル

#include "InferOnxx.h"

int endsWith(string s, string sub) {
    return s.rfind(sub) == (s.length() - sub.length()) ? 1 : 0;
}

YOLO::YOLO(Net_config config)
{
    this->confThreshold = config.confThreshold;
    this->nmsThreshold = config.nmsThreshold;
    this->objThreshold = config.objThreshold;

    string classesFile = "D:/workspace/C++/Onnx/InferOnxx/InferOnxx/class.names";
    string model_path = config.modelpath;
    std::wstring widestr = std::wstring(model_path.begin(), model_path.end());

    if (config.gpu) {
        OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(sessionOptions, 0);   //CUDA加速开启
    }

    sessionOptions.SetGraphOptimizationLevel(ORT_ENABLE_BASIC); //设置图优化类型

    ort_session = new Session(env, widestr.c_str(), sessionOptions);    // 创建会话，把模型加载到内存中

    size_t numInputNodes = ort_session->GetInputCount();            //输入输出节点数量    
    size_t numOutputNodes = ort_session->GetOutputCount();

    for (int i = 0; i < numInputNodes; i++)                         // onnxruntime1.12版本后不能按照从前格式写
    {
        AllocatorWithDefaultOptions allocator;                              // 配置输入输出节点内存
        In_AllocatedStringPtr.push_back(ort_session->GetInputNameAllocated(i, allocator));
        input_names.push_back(In_AllocatedStringPtr.at(i).get());           // 内存
        Ort::TypeInfo input_type_info = ort_session->GetInputTypeInfo(i);   // 类型
        auto input_tensor_info = input_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
        auto input_dims = input_tensor_info.GetShape();                     // 输入shape
        input_node_dims.push_back(input_dims);                              // 输入维度信息
    }
    for (int i = 0; i < numOutputNodes; i++)
    {
        AllocatorWithDefaultOptions allocator;
        Out_AllocatedStringPtr.push_back(ort_session->GetOutputNameAllocated(i, allocator));
        output_names.push_back(Out_AllocatedStringPtr.at(i).get());
        Ort::TypeInfo output_type_info = ort_session->GetOutputTypeInfo(i);
        auto output_tensor_info = output_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
        auto output_dims = output_tensor_info.GetShape();
        output_node_dims.push_back(output_dims);
    }
    this->inpHeight = input_node_dims[0][2];
    this->inpWidth = input_node_dims[0][3];
    this->nout = output_node_dims[0][2];                // 5+classese 85
    this->num_proposal = output_node_dims[0][1];        // 3*(小检测框+中检测框+大检测框） 3*((20*20)+(40*40)+(80*80))

    ifstream ifs(classesFile.c_str());
    string line;
    while (getline(ifs, line)) this->class_names.push_back(line);
    this->num_class = class_names.size();

    if (endsWith(config.modelpath, "6.onnx"))           // 判断版本
    {
        anchors = (float*)anchors_1280;
        this->num_stride = 4;
    }
    else
    {
        anchors = (float*)anchors_640;
        this->num_stride = 3;
    }
}

Mat YOLO::resize_image(Mat srcimg, int *newh, int *neww, int *top, int *left)
{
    int srch = srcimg.rows, srcw = srcimg.cols;
    *newh = this->inpHeight;
    *neww = this->inpWidth;
    Mat dstimg;
    if (this->keep_ratio && srch != srcw) {
        float hw_scale = (float)srch / srcw;
        if (hw_scale > 1) {                             // srch>srcw
            *newh = this->inpHeight;
            *neww = int(this->inpWidth / hw_scale);     // set/scale
            resize(srcimg, dstimg, Size(*neww, *newh), INTER_AREA);     // resize(nw,nh)
            *left = int((this->inpWidth - *neww) * 0.5);                // 计算padding距离
            copyMakeBorder(dstimg, dstimg, 0, 0, *left, this->inpWidth - *neww - *left, BORDER_CONSTANT, 114);  // padding
        }
        else {
            *newh = (int)this->inpHeight * hw_scale;
            *neww = this->inpWidth;
            resize(srcimg, dstimg, Size(*neww, *newh), INTER_AREA);
            *top = (int)(this->inpHeight - *newh) * 0.5;
            copyMakeBorder(dstimg, dstimg, *top, this->inpHeight - *newh - *top, 0, 0, BORDER_CONSTANT, 114);
        }
    }
    else {
        resize(srcimg, dstimg, Size(*neww, *newh), INTER_AREA);
    }
    return dstimg;
}

void YOLO::normalize_(Mat img)
{
    //    img.convertTo(img, CV_32F);
    int row = img.rows;
    int col = img.cols;
    this->input_image_.resize(row * col * img.channels());
    for (int c = 0; c < 3; c++)
    {
        for (int i = 0; i < row; i++)
        {
            for (int j = 0; j < col; j++)
            {
                float pix = img.ptr<uchar>(i)[j * 3 + 2 - c];       // HWC to CHW, BGR to RGB，j * 3 + 2 - c即完成转换
                this->input_image_[c * row * col + i * col + j] = pix / 255.0;
            }
        }
    }
}

void YOLO::nms(vector<BoxInfo>& input_boxes)
{
    sort(input_boxes.begin(), input_boxes.end(), [](BoxInfo a, BoxInfo b) { return a.score > b.score; });   // 按照置信度排序， []Lambda 表达式
    vector<float> vArea(input_boxes.size());                            // 记录每个检测框面积
    for (int i = 0; i < int(input_boxes.size()); ++i)                   // 遍历所有检测框
    {
        vArea[i] = (input_boxes.at(i).x2 - input_boxes.at(i).x1 + 1)
            * (input_boxes.at(i).y2 - input_boxes.at(i).y1 + 1);
    }

    vector<bool> isSuppressed(input_boxes.size(), false);               // 记录是否抑制，默认为FALSE
    for (int i = 0; i < int(input_boxes.size()); ++i)                   // 遍历所有检测框
    {
        if (isSuppressed[i]) { continue; }                              // 是否已经判断过
        for (int j = i + 1; j < int(input_boxes.size()); ++j)           // 第二个指针遍历
        {
            if (isSuppressed[j]) { continue; }
            float xx1 = (max)(input_boxes[i].x1, input_boxes[j].x1);
            float yy1 = (max)(input_boxes[i].y1, input_boxes[j].y1);
            float xx2 = (min)(input_boxes[i].x2, input_boxes[j].x2);
            float yy2 = (min)(input_boxes[i].y2, input_boxes[j].y2);

            float w = (max)(float(0), xx2 - xx1 + 1);
            float h = (max)(float(0), yy2 - yy1 + 1);
            float inter = w * h;
            float ovr = inter / (vArea[i] + vArea[j] - inter);          // 计算miou

            if (ovr >= this->nmsThreshold)
            {
                isSuppressed[j] = true;                                 // 大于设定的阈值，则抑制
            }
        }
    }
    // return post_nms;
    int idx_t = 0;
    // remove_if()函数 remove_if(beg, end, op) //移除区间[beg,end)中每一个“令判断式:op(elem)获得true”的元素
    input_boxes.erase(remove_if(input_boxes.begin(), input_boxes.end(), [&idx_t, &isSuppressed](const BoxInfo& f) { return isSuppressed[idx_t++]; }), input_boxes.end());
}

void YOLO::detect(Mat& frame)
{
    int newh = 0, neww = 0, padh = 0, padw = 0;     // padh:上下边的padding距离; padw:左右padding的距离
    Mat dstimg = this->resize_image(frame, &newh, &neww, &padh, &padw);
    this->normalize_(dstimg);
    array<int64_t, 4> input_shape_{ 1, 3, this->inpHeight, this->inpWidth };

    auto memory_info = MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
    Value input_tensor_ = Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_image_.data(), input_image_.size(), input_shape_.data(), input_shape_.size());


    vector<Value> ort_outputs = ort_session->Run(RunOptions{ nullptr }, &input_names[0], &input_tensor_, 1, output_names.data(), output_names.size()); 
    vector<BoxInfo> generate_boxes;
    const float* pdata = ort_outputs[0].GetTensorMutableData<float>();                  // 数组，存放预测数据 [bs,anchor'classes,anchor'number,pos+conf+ num'classes]
    float ratioh = (float)frame.rows / newh, ratiow = (float)frame.cols / neww;         // 计算缩放倍数
    for (int i = 0; i < num_proposal; ++i)      // 遍历所有的num_pre_boxes 3*((20*20)+(40*40)+(80*80))
    {
        int index = i * nout;                   // 索引
        float obj_conf = pdata[index + 4];      // 第四个为置信度分数
        if (obj_conf > this->objThreshold)      // 大于阈值
        {
            // 求最大分数和索引
            int class_idx = 0;                  // 记录类别id
            float max_class_socre = 0;          // 记录最大概率
            for (int k = 0; k < this->num_class; ++k)   // K个类别里循环
            {
                if (pdata[k + index + 5] > max_class_socre) // 判断分数
                {
                    max_class_socre = pdata[k + index + 5]; // 记录分数
                    class_idx = k;                          // 记录类别数
                }
            }
            max_class_socre *= obj_conf;   // 最大的类别分数*置信度
            if (max_class_socre > this->confThreshold) // 再次筛选
            {
                float cx = pdata[index];        //x：检测框中心点
                float cy = pdata[index + 1];    //y
                float w = pdata[index + 2];     //w：检测框宽
                float h = pdata[index + 3];     //h
                // 映射到原来的图像上
                float xmin = (cx - padw - 0.5 * w)*ratiow;      // （推理位置-左边padding距离-0.5*宽）*缩放倍数=原图像左上角x位置
                float ymin = (cy - padh - 0.5 * h)*ratioh;      // （推理位置-上边padding距离-0.5*高）*缩放倍数=原图像左上角y位置
                float xmax = (cx - padw + 0.5 * w)*ratiow;      // 
                float ymax = (cy - padh + 0.5 * h)*ratioh;      // 

                generate_boxes.push_back(BoxInfo{ xmin, ymin, xmax, ymax, max_class_socre, class_idx }); //记录相关数据
            }
        }
    }

    // Perform non maximum suppression to eliminate redundant overlapping boxes with
    // lower confidences
    nms(generate_boxes);
    for (size_t i = 0; i < generate_boxes.size(); ++i)
    {
        int xmin = int(generate_boxes[i].x1);
        int ymin = int(generate_boxes[i].y1);
        rectangle(frame, Point(xmin, ymin), Point(int(generate_boxes[i].x2), int(generate_boxes[i].y2)), Scalar(0, 0, 255), 2);
        string label = format("%.2f", generate_boxes[i].score);
        label = this->class_names[generate_boxes[i].label] + ":" + label;
        putText(frame, label, Point(xmin, ymin - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, Scalar(0, 255, 0), 1);
    }
}

推論結果

coco 検証セット上の画像を推論するのにかかる時間は次のとおりです。

  • CPU推論2枚の写真
    ここに画像の説明を挿入

  • GPU 推論 2 枚の写真
    ここに画像の説明を挿入

  • CPU推理100枚
    ここに画像の説明を挿入

  • GPU推論画像100枚
    ここに画像の説明を挿入

  • 推論の部分的な結果
    ここに画像の説明を挿入
    ここに画像の説明を挿入

注目の場所

バージョンの違いによる関連する変更

  1. cuda アクセラレーション
    バージョン 1.12 を有効にした後、一文で cuda アクセラレーションを有効にすることができます
    OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(sessionOptions, 0);   //CUDA加速开启
  2. 入力ノードと出力ノードの数を取得します
    for (int i = 0; i < numInputNodes; i++)                         // onnxruntime1.12版本后不能按照从前格式写
    {
        AllocatorWithDefaultOptions allocator;                              // 配置输入输出节点内存
        In_AllocatedStringPtr.push_back(ort_session->GetInputNameAllocated(i, allocator));
        input_names.push_back(In_AllocatedStringPtr.at(i).get());           // 内存
        Ort::TypeInfo input_type_info = ort_session->GetInputTypeInfo(i);   // 类型
        auto input_tensor_info = input_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
        auto input_dims = input_tensor_info.GetShape();                     // 输入shape
        input_node_dims.push_back(input_dims);                              // 输入维度信息
    }
    for (int i = 0; i < numOutputNodes; i++)
    {
        AllocatorWithDefaultOptions allocator;
        Out_AllocatedStringPtr.push_back(ort_session->GetOutputNameAllocated(i, allocator));
        output_names.push_back(Out_AllocatedStringPtr.at(i).get());
        Ort::TypeInfo output_type_info = ort_session->GetOutputTypeInfo(i);
        auto output_tensor_info = output_type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
        auto output_dims = output_tensor_info.GetShape();
        output_node_dims.push_back(output_dims);
    }

以前のバージョンに従って書くとメモリリークが発生し、例外が発生します。

このコードは、YOLO クラスのピクセル正規化関数 Normalize_() を定義します。この関数は、入力として cv::Mat タイプの画像を受け取り、そのピクセル値を [0,1] の範囲に正規化し、ピクセル データを input_image_ 配列に保存します。ピクセルを読み取るときに、 を使用してピクセルの値を取得することに注意してください img.ptr<uchar>(i)[j * 3 + 2 - c]。ここで、i は行数を表し、j は列数を表し、c は現在のチャネルの数を表します。入力画像のチャンネル順序はBGRであり、 input_image_ array に格納する際にはRGBチャンネルの順序で格納する必要があるため、 を使用してj * 3 + 2 - cチャンネル順序を変換する必要があります。最後に、input_image_array のサイズがrow * col * img.channels()すべてのピクセルの数に設定されます。

学ぶべき関連知識のポイント

cv::グロブ

cv::glob:提取目录下的文件地址

// 提取文件名称
string path = "路径"
int sttr_start = path.find_last_of("\\");
int sttr_size = path.size();
string sub_path = path.substr(sttr_start, sttr_size - 1);

正規化関数

void YOLO::normalize_(Mat img)
{
    //    img.convertTo(img, CV_32F);
    int row = img.rows;
    int col = img.cols;
    this->input_image_.resize(row * col * img.channels());
    for (int c = 0; c < 3; c++)
    {
        for (int i = 0; i < row; i++)
        {
            for (int j = 0; j < col; j++)
            {
                float pix = img.ptr<uchar>(i)[j * 3 + 2 - c];       // HWC to CHW, BGR to RGB，j * 3 + 2 - c即完成转换
                this->input_image_[c * row * col + i * col + j] = pix / 255.0;
            }
        }
    }
}

YOLOv5head

YOLOv5の出力は検波枠の中心点位置と検波枠の高さと幅なので、最終的に枠を描画する際に座標軸の位置を変換する必要があります。

if (max_class_socre > this->confThreshold) // 再次筛选
            {
                float cx = pdata[index];        //x：检测框中心点
                float cy = pdata[index + 1];    //y
                float w = pdata[index + 2];     //w：检测框宽
                float h = pdata[index + 3];     //h
                // 映射到原来的图像上
                float xmin = (cx - padw - 0.5 * w)*ratiow;      // （推理位置-左边padding距离-0.5*宽）*缩放倍数=原图像左上角x位置
                float ymin = (cy - padh - 0.5 * h)*ratioh;      // （推理位置-上边padding距离-0.5*高）*缩放倍数=原图像左上角y位置
                float xmax = (cx - padw + 0.5 * w)*ratiow;      // 
                float ymax = (cy - padh + 0.5 * h)*ratioh;      // 

                generate_boxes.push_back(BoxInfo{ xmin, ymin, xmax, ymax, max_class_socre, class_idx }); //记录相关数据
            }

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転載: blog.csdn.net/p3116002589/article/details/129160390
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