使用c++onnxruntime部署yolov5模型并使用CUDA加速

1. 背景介绍

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测技术也取得了显著的进展。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其检测速度快、准确率高等特点，在目标检测领域得到了广泛的应用。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，在保持检测速度的同时，检测准确率也得到了进一步提升。

然而，在实际应用中，我们需要将模型部署到不同的硬件平台上，以满足实时性的要求。C++作为一种高效、跨平台的编程语言，在工业界得到了广泛的应用。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于表示深度学习模型，使得模型可以在不同的框架之间进行转换和部署。ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，支持多种编程语言，包括C++。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用NVIDIA GPU进行高性能计算。在部署深度学习模型时，利用CUDA加速可以显著提升推理速度。

本文将介绍如何使用C++、ONNX Runtime和CUDA部署YOLOv5模型，并实现推理加速。

2. 核心概念与联系

2.1 YOLOv5模型

YOLOv5是一种基于卷积神经网络的目标检测模型，其结构主要包括：

特征提取网络：用于提取输入图像的特征，如VGG、ResNet等。
锚框生成器：用于生成不同尺度和长宽比的锚框，以适应不同大小的目标。
预测层：对每个锚框进行分类和边界框回归预测。

2.2 ONNX Runtime

ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，支持多种编程语言，包括C++。它提供了加载、编译和执行ONNX模型的功能，同时支持多种后端，如CPU、GPU等。

2.3 CUDA

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用NVIDIA GPU进行高性能计算。在部署深度学习模型时，利用CUDA加速可以显著提升推理速度。

3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 模型转换

首先，我们需要将YOLOv5模型转换为ONNX格式。这可以通过使用Python中的ONNX转换器实现。具体操作步骤如下：

安装ONNX转换器：pip install onnx。
使用ONNX转换器将YOLOv5模型转换为ONNX格式：

import onnx
import onnxruntime
import torch

# 加载PyTorch模型
model_path = 'yolov5s.pt'
model = torch.load(model_path, map_location='cpu')

# 获取输入张量的名称
input_names = [tensor.name for tensor in model.graph.input]

# 创建ONNX模型
onnx_model = onnx.export(model,
                         input_names=input_names,
                         output_names=['output'],
                         export_params=True,
                         opset_version=11,
                         do_constant_folding=True,
                         input_shape=None)

# 保存ONNX模型
onnx_model_path = 'yolov5s.onnx'
onnx.save(onnx_model, onnx_model_path)

3.2 模型部署

接下来，我们将使用C++和ONNX Runtime部署YOLOv5模型。具体操作步骤如下：

安装ONNX Runtime C++ SDK：onnxruntime-dev。
编写C++代码加载ONNX模型并进行推理：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 初始化运行时
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YOLOv5");
    Ort::SessionOptions session_options;
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

    // 加载ONNX模型
    Ort::Session session(env, "yolov5s.onnx", session_options);

    // 准备输入数据
    Ort::MemoryInfo info("Cpu", OrtDevice::Default());
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(info, input_data, input_size, input_dims, 4);

    // 执行推理
    Ort::Value output_tensor = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetDims().data(), input_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetDataType(), input_tensor.GetTensorMutableData(), 1, output_names.data(), output_tensors.data());

    // 处理输出数据
    // ...

    return 0;
}

3.3 模型加速

最后，我们将使用CUDA加速YOLOv5模型的推理。具体操作步骤如下：

安装CUDA Toolkit。
修改ONNX Runtime配置文件，启用CUDA后端：

[Common]
EnableCUDA=1
CudaCompilerPath=/usr/local/cuda/bin/nvcc
CudaIncludePath=/usr/local/cuda/include
CudaLibPath=/usr/local/cuda/lib64

[Cuda]
UseExperimentalNvJpeg=1

重新编译ONNX Runtime。
在C++代码中，设置CUDA设备：

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YOLOv5");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

Ort::Session session(env, "yolov5s.onnx", session_options);

4. 具体最佳实践:代码实例和详细解释说明

4.1 模型转换

import onnx
import onnxruntime
import torch

# 加载PyTorch模型
model_path = 'yolov5s.pt'
model = torch.load(model_path, map_location='cpu')

# 获取输入张量的名称
input_names = [tensor.name for tensor in model.graph.input]

# 创建ONNX模型
onnx_model = onnx.export(model,
                         input_names=input_names,
                         output_names=['output'],
                         export_params=True,
                         opset_version=11,
                         do_constant_folding=True,
                         input_shape=None)

# 保存ONNX模型
onnx_model_path = 'yolov5s.onnx'
onnx.save(onnx_model, onnx_model_path)

4.2 模型部署

#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 初始化运行时
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YOLOv5");
    Ort::SessionOptions session_options;
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

    // 加载ONNX模型
    Ort::Session session(env, "yolov5s.onnx", session_options);

    // 准备输入数据
    Ort::MemoryInfo info("Cpu", OrtDevice::Default());
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(info, input_data, input_size, input_dims, 4);

    // 执行推理
    Ort::Value output_tensor = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetDims().data(), input_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetDataType(), input_tensor.GetTensorMutableData(), 1, output_names.data(), output_tensors.data());

    // 处理输出数据
    // ...

    return 0;
}

4.3 模型加速

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YOLOv5");
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);

Ort::Session session(env, "yolov5s.onnx", session_options);