Yolov8 Seg分割 C++ GPU部署：ONNXRuntime cuda部署

已于 2024-08-09 10:24:37 修改
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分类专栏： 深度学习工业缺陷检测 文章标签： YOLO 目标检测 神经网络 人工智能 开发语言 c++ 计算机视觉
于 2024-08-09 10:19:19 首次发布
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   💡💡💡本文摘要：本文提供了YOLOv8 seg c++部署方式，ONNX Runtime CUDA和cpu部署

   💡💡💡ONNX Runtime优点：通用性好，速度较快，适合各个平台复制；

   💡💡💡下图为ONNX Runtime CUDA推理结果，为订阅者提供部署源码

1. ONNX和Tensorrt区别

ONNX Runtime 是将 ONNX 模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎，主要对模型图应用了大量的图优化，然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图（并行处理）。

ONNX的官方网站：https://onnx.ai

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这段时间由于项目的需要，需要将yolov8部署到C++上以及跟相应的算法结合，花了我不少时间。现阶段有考虑过使用onnx转Tensort，，故放弃，有目标检测的小伙伴可以试试，接下来使用onnxruntime来试试。下面我将尝试用opencv CPP推理我们得到onnx文件。
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【模型c++部署】yolov8（检测、分类、分割、姿态）使用openvino进行部署
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上两篇博客和写了yolov8检测的C++部署和yolov8pose仿真部署。有网友希望开源yolov8pose在板子上部署的C++代码。这一篇写写基于rknn板子对yolov8pose进行C++部署，并开源提供完整的代码、模型、使用流程，供网友自行进行测试验证。【完整代码】
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### YOLOv8Seg C++ 实现与集成 #### 设计理念 为了实现从PyTorch到C++生产环境的无缝过渡，设计上考虑到了兼容性和集成性。尽管某些高级特性可能无法完美转换，整体框架支持这一过程[^1]。 #### 部署至微控制器 对于资源受限设备如微控制器而言，通过将模型导出为TensorFlow Lite (TFLite)，可以实现在仅有几KB内存的小型设备上的部署。核心运行时仅需大约16 KB即可适应Arm Cortex M3架构，并能执行许多基础模型。此方案无需操作系统支持、标准C/C++库或动态内存分配[^2]。 #### CUDA工具包路径配置 针对特定硬件加速需求，在Windows环境下安装了CUDA v11.8版本于`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8`目录下；而在Linux环境中则指定了TensorRT的相关头文件和链接库位置以供编译DLL使用[^3][^4]。 #### 头文件与源文件分离策略 遵循良好的编码实践，建议采用分隔声明(头文件)与定义(源文件)的方式构建项目结构。这有助于提高代码可读性和维护效率[^5]。 ```cpp // yolov8seg.h - 声明部分 #ifndef YOLOV8SEG_H_ #define YOLOV8SEG_H_ class YoloV8Seg { public: void loadModel(const char* modelPath); void preprocessImage(cv::Mat& img); std::vector<Object> detectObjects(); }; #endif // !YOLOV8SEG_H_ // yolov8seg.cpp - 定义部分 #include "yolov8seg.h" void YoloV8Seg::loadModel(const char* modelPath){ // 加载预训练好的YOLOv8Seg模型逻辑... } void YoloV8Seg::preprocessImage(cv::Mat& img){ // 图像预处理操作... } std::vector<Object> YoloV8Seg::detectObjects(){ // 对象检测算法的具体实现... } ```
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