c++如何实现yolov5转onnx

发布时间：2021-12-23 16:10:08 作者：iii
来源：亿速云阅读：353

# C++如何实现YOLOv5转ONNX

## 前言

在深度学习模型部署过程中，模型格式转换是至关重要的一环。YOLOv5作为当前最流行的目标检测算法之一，其从PyTorch到ONNX的转换过程需要特别注意细节。本文将深入探讨如何使用C++环境实现YOLOv5模型到ONNX格式的转换，涵盖从环境准备到最终导出的完整流程。

## 一、环境准备

### 1.1 基础软件依赖

```bash
# 必需组件清单
- CMake 3.12+
- GCC 7.0+/Clang 5.0+
- Python 3.7+ (用于运行转换脚本)
- PyTorch 1.7.0+
- LibTorch (C++版PyTorch)
- ONNX Runtime 1.8+

1.2 开发环境配置

// 示例：检查环境版本的C++代码
#include <iostream>
#include <torch/version.h>
#include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    std::cout << "LibTorch版本: " << TORCH_VERSION << std::endl;
    Ort::Env env;
    std::cout << "ONNX Runtime版本: " << env.GetVersionString() << std::endl;
    return 0;
}

1.3 YOLOv5模型获取

建议直接从官方仓库克隆最新代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

二、PyTorch模型导出基础

2.1 原生PyTorch导出方法

YOLOv5官方提供的export.py脚本支持多种格式导出：

# 基本导出命令
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

2.2 导出参数详解

参数	说明	推荐值
–weights	模型权重路径	yolov5s.pt
–img-size	输入图像尺寸	640
–batch-size	批次大小	1
–dynamic	启用动态轴	建议启用
–simplify	启用模型简化	建议启用
–opset	ONNX算子集版本	12

三、C++实现转换的核心逻辑

3.1 使用LibTorch加载模型

#include <torch/script.h>

torch::jit::script::Module load_model(const std::string& model_path) {
    try {
        // 加载PyTorch模型
        auto module = torch::jit::load(model_path);
        module.eval();
        return module;
    } catch (const c10::Error& e) {
        std::cerr << "模型加载失败: " << e.what() << std::endl;
        exit(-1);
    }
}

3.2 构建虚拟输入张量

torch::Tensor create_dummy_input(int batch_size = 1) {
    // YOLOv5标准输入尺寸为640x640
    return torch::ones({batch_size, 3, 640, 640}, 
                      torch::dtype(torch::kFloat32));
}

3.3 执行ONNX导出

#include <torch/csrc/jit/passes/onnx.h>

void export_to_onnx(torch::jit::script::Module& model, 
                   const torch::Tensor& dummy_input,
                   const std::string& output_path) {
    
    // 设置导出参数
    auto onnx_params = torch::onnx::ExportOptions();
    onnx_params.opset_version = 12;  // 使用ONNX opset 12
    
    // 执行导出
    torch::jit::ExportOutput export_output = torch::jit::export_onnx(
        model,
        {dummy_input},
        output_path,
        onnx_params,
        false,  // 不导出原始IR
        true    // 保持动态轴
    );
    
    std::cout << "ONNX模型已保存至: " << output_path << std::endl;
}

四、动态轴处理技巧

4.1 动态批次处理实现

void enable_dynamic_axis(torch::onnx::ExportOptions& options) {
    // 设置动态维度
    std::unordered_map<std::string, std::vector<int64_t>> dynamic_axes;
    dynamic_axes["input"] = {0};  // 批次维度动态
    dynamic_axes["output"] = {0}; // 输出批次动态
    
    options.dynamic_axes = dynamic_axes;
}

4.2 多尺度输入支持

void set_multiscale_support() {
    // 需要在模型结构中实现多尺度处理逻辑
    // 通常需要在Python端修改模型定义
    // C++端主要确保动态轴设置正确
}

五、后处理优化

5.1 输出节点简化

void simplify_output(torch::jit::script::Module& model) {
    // 通过图优化简化输出节点
    torch::jit::pass::SimplifyOutput(model);
}

5.2 非极大抑制(NMS)集成

建议在导出前修改模型定义，将NMS作为模型的一部分：

# 在YOLOv5模型中添加NMS
model.model[-1].include_nms = True

六、完整C++实现示例

6.1 主程序实现

#include <iostream>
#include <torch/script.h>
#include <torch/csrc/jit/passes/onnx.h>

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc != 3) {
        std::cerr << "用法: " << argv[0] << " <input.pt> <output.onnx>" << std::endl;
        return -1;
    }
    
    // 加载模型
    auto model = load_model(argv[1]);
    
    // 创建虚拟输入
    auto dummy_input = create_dummy_input();
    
    // 配置导出选项
    torch::onnx::ExportOptions options;
    options.opset_version = 12;
    enable_dynamic_axis(options);
    
    // 执行导出
    export_to_onnx(model, dummy_input, argv[2]);
    
    std::cout << "转换完成!" << std::endl;
    return 0;
}

6.2 CMake构建配置

cmake_minimum_required(VERSION 3.12)
project(yolov5_export)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)

find_package(Torch REQUIRED)
find_package(ONNXRuntime REQUIRED)

add_executable(yolov5_export main.cpp)
target_link_libraries(yolov5_export ${TORCH_LIBRARIES})

七、常见问题解决方案

7.1 算子不支持错误

// 处理不支持的算子
void handle_unsupported_operators() {
    try {
        // 正常导出代码
    } catch (const std::exception& e) {
        std::cerr << "错误: " << e.what() << std::endl;
        // 可能需要降低opset版本或自定义算子
    }
}

7.2 形状推断失败

解决方案： 1. 检查输入张量形状是否正确 2. 确保模型中没有动态形状操作 3. 尝试固定批次大小

7.3 性能优化建议

// 启用图优化
void enable_optimizations(torch::jit::script::Module& model) {
    torch::jit::GraphOptimizerEnabledGuard guard(true);
    model = torch::jit::optimize_for_inference(model);
}

八、验证转换结果

8.1 ONNX Runtime验证

#include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h>

void validate_onnx_model(const std::string& model_path) {
    Ort::Env env;
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);
    
    // 获取输入输出信息
    auto input_info = session.GetInputTypeInfo(0);
    auto output_info = session.GetOutputTypeInfo(0);
    
    std::cout << "模型验证通过!" << std::endl;
}

8.2 精度验证方法

建议使用相同的测试数据分别运行原始PyTorch模型和转换后的ONNX模型，对比输出结果的差异。

九、进阶话题

9.1 量化支持

void apply_quantization(const std::string& model_path) {
    // 需要ONNX Runtime的量化工具支持
    // 通常建议在Python端完成量化
}

9.2 多平台部署考虑

考虑目标平台的算子支持情况
针对不同硬件进行优化
测试不同ONNX Runtime版本兼容性

结语

通过本文详细介绍，我们了解了如何使用C++环境将YOLOv5模型转换为ONNX格式。关键点包括： 1. 正确配置LibTorch和ONNX Runtime环境 2. 处理动态轴和特殊算子 3. 优化输出结构和后处理 4. 验证转换结果的正确性

实际应用中，可能需要根据具体需求调整转换参数。建议在转换完成后进行充分的测试验证，确保模型在目标部署环境中的性能和精度符合预期。

附录

参考资源

工具推荐

Netron：可视化ONNX模型结构
ONNX-TensorRT：进一步转换为TensorRT引擎
ONNX Simplifier：简化复杂模型结构

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