ONNX Runtime 部署语义分割模型

使用 ONNX Runtime 部署语义分割模型

在深度学习应用中，语义分割是图像处理中非常重要的一项任务。语义分割的目标是将图像中的每个像素分类到一个特定的类别中。随着深度学习框架的发展，ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开源格式，逐渐成为了跨平台深度学习模型的标准化表达。ONNX Runtime 是微软提供的高效推理引擎，支持在多种硬件平台上高效执行ONNX格式的模型。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 部署一个语义分割模型。

1. 什么是 ONNX Runtime？

ONNX Runtime 是一个跨平台的高性能推理引擎，支持多个硬件平台，如 CPU、GPU、以及一些定制硬件。ONNX 作为开放的深度学习框架标准，可以将来自不同深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等）的模型转换为 ONNX 格式。ONNX Runtime 的优势在于能够为多种平台提供高效的推理执行，并且可以轻松集成到生产环境中。

2. 语义分割模型概述

语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，目标是为图像中的每个像素分配一个标签，通常应用于医学影像分析、自动驾驶、卫星图像分析等领域。深度学习模型，如 U-Net 和 DeepLabV3，已经在该任务中取得了巨大的成功。

3. 使用 ONNX Runtime 进行模型推理

步骤 1：准备语义分割模型

假设已经训练好一个语义分割模型（例如，基于 U-Net 或 DeepLabV3），并将其转换为 ONNX 格式。如果你使用的是 PyTorch 或 TensorFlow，可以将训练好的模型转成onnx格式，然后用下面推理脚本进行推理。

步骤 2：安装 ONNX Runtime

首先，需要在系统中安装 ONNX Runtime。可以使用以下命令进行安装：

pip install onnxruntime

如果你想启用 GPU 加速，可以安装 GPU 版本的 ONNX Runtime：

pip install onnxruntime-gpu

步骤 3：加载和运行 ONNX 模型

在 ONNX Runtime 中加载并推理模型非常简单。已经将模型转换为 end2end.onnx 格式，接下来，可以使用以下代码来进行推理。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import onnxruntime as ort

# 参数
IMG_FPATH = "./test/1.png"
ONNX_MODEL_FPATH = "./model/end2end.onnx"
num_classes = 1  # 类别数

# 加载图像
img = cv2.imread(IMG_FPATH)
if img is None:
    raise Exception('Image not found!')
# RGB2BGR
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 输出img的尺寸
print(rgb_img.shape)

# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession(ONNX_MODEL_FPATH)

# 获取输入和输出名称
input_name = session.get_inputs()[0