如何做网站内容架构分析,网站建站平台eazyshop,保定网站建设方法,湖北城市建设职业技术学院官方网站1. 准备 ONNX 模型
假设你已经有一个训练好的 ONNX 模型文件。可以从各类深度学习框架#xff08;如 PyTorch、TensorFlow#xff09;中导出 ONNX 模型。例如#xff0c;下面是一个简单的 PyTorch 模型导出为 ONNX 文件的示例#xff1a;
import torch
import torchvisio…1. 准备 ONNX 模型
假设你已经有一个训练好的 ONNX 模型文件。可以从各类深度学习框架如 PyTorch、TensorFlow中导出 ONNX 模型。例如下面是一个简单的 PyTorch 模型导出为 ONNX 文件的示例
import torch
import torchvision.models as models# Load a pre-trained model (e.g., ResNet18)
model models.resnet18(pretrainedTrue)
model.eval()# Dummy input for tracing
dummy_input torch.randn(1, 3, 224, 224)# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model, dummy_input, resnet18.onnx)2. 读取 ONNX 模型
在 OpenCV 中你可以使用 cv::dnn::readNetFromONNX 函数加载 ONNX 模型。
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/dnn.hppint main() {// 模型文件路径std::string modelFile resnet18.onnx;// 从 ONNX 文件中读取模型cv::dnn::Net net cv::dnn::readNetFromONNX(modelFile);// 检查模型是否成功加载if (net.empty()) {std::cerr Failed to load network! std::endl;return -1;}return 0;
}3. 预处理输入图像
在进行推理之前需要将输入图像预处理成模型所需的格式。通常这包括调整图像大小、归一化等。
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/dnn.hppint main() {// 模型文件路径std::string modelFile resnet18.onnx;cv::dnn::Net net cv::dnn::readNetFromONNX(modelFile);if (net.empty()) {std::cerr Failed to load network! std::endl;return -1;}// 读取输入图像cv::Mat img cv::imread(image.jpg);if (img.empty()) {std::cerr Failed to read image! std::endl;return -1;}// 将图像调整为模型所需的大小和格式cv::Mat blob cv::dnn::blobFromImage(img, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104.0, 117.0, 123.0), true, false);// 设置网络的输入net.setInput(blob);// 执行前向传播以获得输出cv::Mat output net.forward();// 输出处理std::cout Output size: output.size std::endl;return 0;
}4. 进行推理
在前面的代码中已经包含了执行推理的步骤。net.forward() 函数会返回模型的输出结果。
5. 处理和显示结果
通常推理结果需要根据模型的输出进行处理。例如如果是图像分类模型你可能需要将输出的向量映射到类别标签
#include opencv2/opencv.hpp
#include opencv2/dnn.hpp
#include iostreamint main() {// 模型文件路径std::string modelFile resnet18.onnx;cv::dnn::Net net cv::dnn::readNetFromONNX(modelFile);if (net.empty()) {std::cerr Failed to load network! std::endl;return -1;}// 读取输入图像cv::Mat img cv::imread(image.jpg);if (img.empty()) {std::cerr Failed to read image! std::endl;return -1;}// 将图像调整为模型所需的大小和格式cv::Mat blob cv::dnn::blobFromImage(img, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104.0, 117.0, 123.0), true, false);// 设置网络的输入net.setInput(blob);// 执行前向传播以获得输出cv::Mat output net.forward();// 处理输出cv::Point classId;double confidence;cv::minMaxLoc(output, 0, confidence, 0, classId);std::cout Predicted class ID: classId.x std::endl;std::cout Confidence: confidence std::endl;return 0;
}
