适用于jetpack 5.1.2 python 3.8 环境

在深度学习和计算机视觉领域，目标检测是其中一项关键的技术。目标检测技术能够识别出图像中的特定对象，并给出它们的位置和类别。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其速度快和准确性较高而被广泛应用。在具体的应用部署方面，为了能够在不同平台和设备上高效地运行模型，往往需要将训练好的模型转换为特定格式并进行优化，以适应不同的硬件和软件环境。 在使用YOLO进行目标检测时，ONNX Runtime（Open Neural Network Exchange Runtime）是一个开源的项目，它允许开发者将训练好的模型转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，并在不同的深度学习框架上进行部署。ONNX Runtime旨在提供跨平台的模型执行效率和性能，支持各种硬件加速器，并且优化了内存使用和推理速度。 YOLOv5是YOLO系列中的一个较为先进的版本，它进一步提高了检测精度和速度，对不同的硬件条件和应用场景具有良好的适应性。而yolov5_obb指的是基于YOLOv5改进的版本，它可能针对特定的应用场景进行了优化。例如，它可能在检测长宽比不一的矩形框（Oriented Bounding Box，简称obb）方面进行了改进，这在许多实际应用中是十分重要的，比如在自动驾驶、遥感图像分析等领域。 部署一个深度学习模型，尤其是将其部署到C++环境，需要开发者具备一定的编程能力，了解如何使用库和API来加载模型，进行输入预处理，执行推理，并对输出结果进行后处理。C++是许多性能敏感型应用的首选语言，因为它允许开发者进行底层优化，减少抽象层带来的性能损失。 具体到yolov5_obb C++ onnxruntime部署，开发者需要首先确保已经有一个转换为ONNX格式的YOLOv5_obb模型。接下来，他们会使用ONNX Runtime提供的API在C++环境中加载模型，进行输入图像的预处理，然后执行推理操作。这个过程可能涉及到多线程的使用，以充分利用CPU资源进行加速。推理完成后，开发者还需要对输出进行解析，以得到最终的检测结果。 此外，部署时还需要考虑到如何将模型部署到不同平台和设备上，比如Windows、Linux、macOS系统，以及嵌入式设备和移动设备等。每一种环境都可能需要不同的设置和优化策略。开发者可能需要对模型进行裁剪和量化，减少模型的大小和推理时的计算量，从而在资源受限的设备上也能保证较好的性能。 除了技术实现外，部署过程还可能涉及到用户界面的设计，将检测结果显示给最终用户，以及前后端的交互设计，确保模型能够及时准确地响应外部请求。 yolov5_obb C++ onnxruntime部署涉及到的技术点很多，从模型转换到优化部署，再到用户交互，每一步都是为了让深度学习模型在特定环境下发挥最大的效用。

YOLOv5是一种高效、准确的深度学习目标检测模型，由 Ultralytics 团队开发，其全称为"YOLO: You Only Look Once"的第五代版本。该模型以其快速的推理速度和良好的检测性能而备受青睐，适用于实时场景，如视频分析、自动驾驶等。将YOLOv5部署到ONNXRuntime上，可以进一步优化推理性能，同时利用ONNXRuntime跨平台的特性，实现多硬件支持。 ONNXRuntime是微软和Facebook共同维护的一个高性能的推理引擎，它可以运行多种机器学习框架导出的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放格式，用于表示训练好的机器学习模型，旨在提高不同框架之间的模型共享和推理效率。 在C++中部署YOLOv5到ONNXRuntime的过程主要包括以下步骤： 1. **模型转换**：需要将训练好的YOLOv5 PyTorch模型转换为ONNX格式。这通常通过`torch.onnx.export`函数实现，将PyTorch模型、输入样本形状和其他参数传递给该函数，生成ONNX模型文件。 2. **环境准备**：安装ONNXRuntime C++ API库，确保编译环境支持C++11或更高版本。ONNXRuntime库提供了用于加载、执行和优化模型的API。 3. **加载模型**：在C++代码中，使用ONNXRuntime的` Ort::Session`接口加载ONNX模型。需要提供模型文件路径和会话选项，例如内存分配策略。 4. **数据预处理**：根据YOLOv5的输入要求，对输入图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作，使其符合模型的输入规格。 5. **推理执行**：创建` Ort::Value`实例来存储输入数据，然后调用`Session::Run`方法执行推理。此方法接受输入和输出名称及对应的` Ort::Value`对象，执行模型并返回结果。 6. **后处理**：YOLOv5的ONNX模型输出是原始的边界框坐标和类别概率，需要进行非极大值抑制（NMS）等后处理步骤，以去除重复的预测并筛选出高置信度的检测结果。 7. **性能优化**：ONNXRuntime支持硬件加速，如GPU或Intel的VPU，可以通过配置会话选项来启用。此外，可以使用`Ort::ModelOptimizationSession`进行模型优化，以进一步提升推理速度。 在`yolov5-onnxruntime-master`这个项目中，可能包含了完整的C++源码示例，展示了如何实现上述步骤。通过研究源代码，你可以了解到具体的实现细节，例如如何构建会话、处理输入输出数据以及如何进行模型优化。这个项目对于学习如何在C++中部署ONNX模型，特别是目标检测模型，具有很高的参考价值。 YOLOv5在ONNXRuntime上的实时部署涉及到模型转换、环境配置、会话管理、数据处理和性能优化等多个环节。C++的ONNXRuntime API提供了强大的工具来实现这些功能，使得高性能的AI应用开发变得更加便捷。

版本1.22.0，适用于mingw64环境编译连接

用于ARM架构的linux系统中（比如英伟达Jetson开发板）安装的onnxruntime_gpu-1.15.1版本。

ONNX Runtime是一个开源的机器学习性能加速器，由微软和社区共同开发和维护。它提供了高性能的ONNX（Open Neural Network Exchange）模型执行引擎，旨在简化AI模型在不同框架和设备上的部署过程。ONNX Runtime支持包括TensorFlow、PyTorch、Keras在内的多种机器学习框架，并能够在Windows、Linux、macOS以及多种硬件平台上运行。 版本1.20.0的ONNX Runtime具有对Windows 7系统的特别支持，这表明开发者为了让更多用户能够使用此工具，特别进行了源码级别的修改。这种修改通常涉及对操作系统API的调用或依赖项的适配，以便该版本能够在较旧的操作系统上无差错地运行。此类适配工作对于保持软件的广泛可用性至关重要，尤其是在某些环境下还无法升级到最新操作系统的用户群中。 在这个版本中，ONNX Runtime提供了动态库（DLL文件）和静态库（LIB文件），以满足不同的用户需求。动态库是可执行代码的二进制文件，它在运行时被链接到应用程序中，这意味着它会增加应用程序运行时的依赖性，但可以减少最终应用程序的大小。动态链接库的另一个好处是，库中的更新或修复可以独立于应用程序进行，从而简化了维护过程。而静态库则在编译时被链接到应用程序中，生成的可执行文件包含了所有必需的代码，这使得最终的应用程序更加独立，易于部署，但可能会导致可执行文件体积增大。 “install”和“install-static”这两个文件名暗示了两种不同的安装或部署选项。具体来说，“install”可能包含了安装脚本或程序，用于指导用户如何将ONNX Runtime及其动态库整合到他们的系统中，而“install-static”则可能是为那些希望将ONNX Runtime作为静态库集成到自己的应用程序中的用户提供的安装或部署脚本。通过这种方式，无论用户的需求是倾向于动态链接还是静态链接，ONNX Runtime都提供了相应的解决方案。 ONNX Runtime的这种灵活性使其成为一个对开发者友好的工具，尤其是在需要考虑运行环境多样性的情况下。同时，通过为特定操作系统版本提供支持，它表明自己不仅仅是一个尖端技术的快速跟随者，也是一个能够满足广泛用户需求的实用工具。 此外，ONNX Runtime的性能也是一大亮点。它通过优化执行图、利用硬件加速器以及采用高效的算法来提高机器学习模型的运行效率。在一些性能敏感的应用中，如云计算、边缘计算、实时推理等场景下，ONNX Runtime能够提供低延迟和高吞吐量，这对于在各种环境中运行复杂的AI模型至关重要。 随着机器学习模型变得更加复杂，以及对模型部署的平台要求越来越高，ONNX Runtime凭借其跨平台兼容性和高效执行能力，正在成为AI社区中不可或缺的工具。无论是研究实验室、企业还是个人开发者，ONNX Runtime都为他们提供了一个强大的平台，以在各种应用场景中部署和运行他们的机器学习模型。

根据提供的信息，我们可以生成以下详细知识点： 文件标题“onnxruntime-win-x64-gpu-1.16.3.zip”揭示了该压缩包的几个关键信息点。它是一个ZIP格式的压缩文件，这是一种广泛用于减少文件大小或打包多个文件以便于传输和存档的文件格式。“onnxruntime”表明了文件内容与ONNX Runtime有关。ONNX Runtime是微软开发的一个高性能机器学习模型的运行时环境，它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一种开放的格式，用于表示深度学习模型，允许模型在不同的深度学习框架之间轻松迁移和执行，如从PyTorch或TensorFlow转换到ONNX Runtime上运行。 接着，“win”表明该软件包是为Windows操作系统设计的，而“x64”则指的是它支持64位架构的Windows系统，这是现代Windows计算机的主流架构。“gpu”表示该版本的ONNX Runtime支持使用GPU加速计算，即在兼容的GPU硬件上运行模型时，可以利用GPU的强大计算能力来加速模型的推理过程，这对于执行复杂和计算密集型的深度学习任务非常有帮助。 描述部分提到了文件的获取方式，即用户需要通过服务器下载，并且特别提醒用户要在电脑端查看资源详情或预览后进行下载。这可能意味着该软件包不能通过常规的网页界面直接下载，或者服务器上有多种版本或文件可供选择，需要用户在电脑端做出适当的判断和选择。 标签“安装包”直接指出了该压缩包的内容性质，即它是一个准备安装在用户计算机上的软件包。安装包通常包含软件所有必要的文件，包括执行文件、库文件、配置文件等，用户需要解压并执行安装过程才能使用该软件。 文件名称列表中的“file”可能看起来有些笼统，没有提供具体的文件结构或包含的组件列表。这可能表明该压缩包具有一定的封装性，或是为了简化用户安装流程而设计的单一文件安装器。在实际使用中，用户可能需要解压该文件后，再根据安装向导或文档中的指示继续下一步操作。 该压缩包是ONNX Runtime的GPU版本安装包，专为Windows 64位操作系统设计，旨在提供高性能的机器学习模型运行环境。用户需要在电脑端通过服务器下载并查看资源详情，然后解压并执行安装过程，最终利用支持GPU加速的特性来进行深度学习模型的推理工作。

"Labview YOLOv8模型集成：多任务处理、快速推理与灵活调用的深度学习框架",labview yolov8分类，目标检测，实例分割，关键点检测onnxruntime推理，封装dll, labview调用dll，支持同时加载多个模型并行推理，可cpu gpu, x86 x64位，识别视频和图片，cpu和gpu可选，只需要替模型的onnx和names即可，源码和库函数，推理速度很快，还有trt模型推理。 同时还有标注，训练源码(labview编写，后台调用python) ,核心关键词： labview; yolov8分类; 目标检测; 实例分割; 关键点检测; onnxruntime推理; 封装dll; labview调用dll; 多模型并行推理; cpu gpu支持; x86 x64位; 识别视频和图片; 替换模型; 源码和库函数; 推理速度快; trt模型推理; 标注; 训练源码。,多模型并行推理框架：LabVIEW结合Yolov8，支持视频图片识别与标注

在深度学习模型部署领域，将训练好的模型应用到实际环境中是一个重要的步骤。在此过程中，模型推理阶段的性能优化是关键。本文档详细介绍了如何利用C++语言和OnnxRuntime框架进行YoloV10模型的推理。同时，还探索了将YoloV10模型与其他技术如SAM（Segment Anything Model）和ByteTrack相结合，以实现更高级的场景理解和追踪功能。 OnnxRuntime是一个性能优化、跨平台的推理引擎，它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它允许不同框架训练的模型能够在其他框架或工具中运行。YoloV10作为一个目标检测模型，在多个领域如视频监控、自动驾驶等都有广泛的应用。通过OnnxRuntime，能够将YoloV10模型有效地部署在C++应用程序中，实现快速准确的目标检测。 文档中提供的代码构建指令“cmake -B build”、“cd build”、“cmake .. && make && ../bin/./main”是一系列典型的CMake构建命令，用于生成目标项目的可执行文件。使用“cmake -B build”命令创建一个名为“build”的目录，并在这个目录下生成构建所需的文件。随后切换到构建目录，并执行“cmake ..”命令来生成Makefile。接着通过“make”命令构建项目，最后执行“../bin/./main”运行程序，进行模型推理。 除了标准的YoloV10模型外，文档还提到了将YoloV10与其他技术结合的可能性。例如，SAM模型是一个强大的图像分割工具，可以用来标记图片中的对象，而ByteTrack则是一种用于多目标跟踪的技术。将YoloV10与这些技术相结合，可以实现不仅能够检测目标，还能跟踪目标，并且了解目标细节（如轮廓等）的能力。 结合YoloV10和SAM，可以实现在视频流中检测对象的同时，使用SAM进行对象的精细分割，这对于需要详细了解每个检测到的对象的场景非常有用。例如，在自动驾驶系统中，除了需要识别其他车辆和行人外，还需要能够理解这些对象的具体形态和边界。而YoloV10与ByteTrack结合，可以实现在视频中对移动对象的稳定跟踪，这对于监控和安全应用尤其重要。 在C++项目中使用OnnxRuntime进行YoloV10模型推理的过程涉及对深度学习模型的加载、输入数据的预处理、推理执行以及结果的解析。这些步骤都需要开发者具备对深度学习模型和C++编程的深入理解。同时，结合其他技术如SAM和ByteTrack，开发者还需掌握相应的模型知识和接口使用方法。 本文档为使用C++和OnnxRuntime进行YoloV10模型推理以及如何将其与其他高级技术结合提供了详细的指导。这对于希望在实际应用中利用深度学习技术解决复杂问题的开发者来说，是非常宝贵的资源。

ONNXRuntime是微软和Facebook共同推出的开源项目，用于高性能运行开放神经网络交换(ONNX)模型。这个"onnxruntime-win64-1.15.1版本"是专为64位Windows操作系统设计的特定版本，包含了在Windows环境下运行ONNX模型所需的库和依赖项。以下是关于ONNXRuntime和其1.15.1版本的一些关键知识点： 1. **ONNX**: ONNX是一种开放格式，旨在促进不同深度学习框架之间的模型互操作性。它定义了一种标准的模型结构，使模型可以从一个框架（如TensorFlow、PyTorch）导出到另一个框架，或者在生产环境中高效地运行。 2. **ONNXRuntime**：作为ONNX模型的运行时环境，ONNXRuntime提供了跨平台的高性能推理能力。它支持多种硬件加速，包括CPU、GPU和其他专门的AI加速器。对于开发人员来说，ONNXRuntime提供了一个轻量级、高效的接口来部署和运行预训练的深度学习模型。 3. **版本1.15.1**: 这个版本可能包含以下特性： - 性能优化：与之前的版本相比，1.15.1可能针对某些模型或硬件进行了性能提升。 - 新增运算符支持：新版本可能增加了对更多ONNX运算符的支持，扩展了模型兼容性。 - 修复错误：通常，版本更新会包含已知问题的修复，确保稳定性和可靠性。 - API改进：可能对API进行了一些调整，以提高易用性和功能。 4. **Windows 64位兼容性**：此版本专为64位Windows系统设计，这意味着它可以利用64位系统的全部内存资源，处理大型模型和复杂任务。 5. **安装与使用**：安装onnxruntime-win-x64-1.15.1包后，开发者可以通过C++、Python或其他支持的语言接口导入并运行ONNX模型。在Python中，可以使用`onnxruntime`库，通过`onnxruntime.InferenceSession`创建一个会话对象，加载模型并执行推理。 6. **硬件加速**：ONNXRuntime支持多样的硬件加速，包括CPU、CUDA GPU和Intel MKL-DNN等。在Windows环境中，用户可以根据硬件配置选择合适的执行提供商，以实现最佳性能。 7. **模型优化**：ONNXRuntime还提供了一些内置的模型优化工具，比如模型转换器和优化器，它们可以自动优化模型结构，提高推理速度，减少内存占用。 8. **生态系统**：ONNXRuntime是广泛使用的，许多AI框架和工具都支持直接导出到ONNX，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，这使得ONNXRuntime成为跨框架部署的强大工具。 9. **社区支持**：作为开源项目，ONNXRuntime拥有活跃的社区，不断有新的贡献和更新，确保了项目的持续发展和改进。 "onnxruntime-win64-1.15.1版本"是Windows平台上运行ONNX模型的一个强大工具，提供了高效、灵活的模型部署解决方案，支持多种硬件加速，并且随着版本的迭代，持续优化和增强其功能。