YOLOv8-Cls推理详解及部署实现

news2024/11/27 13:50:42

目录

    • 前言
    • 一、YOLOv8-Cls推理(Python)
      • 1. YOLOv8-Cls预测
      • 2. YOLOv8-Cls预处理
      • 3. YOLOv8-Cls推理
    • 二、YOLOv8-Cls推理(C++)
      • 1. ONNX导出
      • 2. YOLOv8-Cls预处理
      • 3. YOLOv8-Cls推理
    • 三、YOLOv8-Cls部署
      • 1. 源码下载
      • 2. 环境配置
        • 2.1 配置CMakeLists.txt
        • 2.2 配置Makefile
      • 3. ONNX导出
      • 4. 源码修改
    • 结语
    • 下载链接
    • 参考

前言

梳理下 YOLOv8-Cls 的预处理流程，顺便让 tensorRT_Pro 支持 YOLOv8-Cls

参考：https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro

实现：https://github.com/Melody-Zhou/tensorRT_Pro-YOLOv8

一、YOLOv8-Cls推理(Python)

1. YOLOv8-Cls预测

我们先尝试利用官方预训练权重来推理一张图片，看能否成功

在 YOLOv8 主目录下新建 predict-cls.py 预测文件，其内容如下：

import cv2
from ultralytics import YOLO

if __name__ == "__main__":

    model = YOLO("yolov8s-cls.pt")

    img = cv2.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")

    result = model(img)[0]
    names  = result.names

    top1_label = result.probs.top1
    top5_label = result.probs.top5
    top1_conf  = result.probs.top1conf
    top5_conf  = result.probs.top5conf
    top1_name  = names[top1_label]

    print(f"The model predicted category is {top1_name}, label = {top1_label}, confidence = {top1_conf:.4f}")

在上述代码中我们通过 opencv 读取了一张图像，并送入模型中推理得到 results，results 中保存着不同任务的结果，我们这里是分类任务，因此只需要拿到对应 1000 个类别中最高置信度的类别标签即可。

模型推理的结果如下所示：

在这里插入图片描述

2. YOLOv8-Cls预处理

模型预测成功后我们就需要自己动手来写下 YOLOv8-Cls 的预处理，方便后续在 C++ 上的实现

经过我们的调试分析可知 YOLOv8-Cls 的预处理过程在 ultralytics/data/augment.py 文件中，可以参考：augment.py#L1059

class CenterCrop:
    """YOLOv8 CenterCrop class for image preprocessing, designed to be part of a transformation pipeline, e.g.,
    T.Compose([CenterCrop(size), ToTensor()]).
    """

    def __init__(self, size=640):
        """Converts an image from numpy array to PyTorch tensor."""
        super().__init__()
        self.h, self.w = (size, size) if isinstance(size, int) else size

    def __call__(self, im):
        """
        Resizes and crops the center of the image using a letterbox method.

        Args:
            im (numpy.ndarray): The input image as a numpy array of shape HWC.

        Returns:
            (numpy.ndarray): The center-cropped and resized image as a numpy array.
        """
        imh, imw = im.shape[:2]
        m = min(imh, imw)  # min dimension
        top, left = (imh - m) // 2, (imw - m) // 2
        return cv2.resize(im[top:top + m, left:left + m], (self.w, self.h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)


class ToTensor:
    """YOLOv8 ToTensor class for image preprocessing, i.e., T.Compose([LetterBox(size), ToTensor()])."""

    def __init__(self, half=False):
        """Initialize YOLOv8 ToTensor object with optional half-precision support."""
        super().__init__()
        self.half = half

    def __call__(self, im):
        """
        Transforms an image from a numpy array to a PyTorch tensor, applying optional half-precision and normalization.

        Args:
            im (numpy.ndarray): Input image as a numpy array with shape (H, W, C) in BGR order.

        Returns:
            (torch.Tensor): The transformed image as a PyTorch tensor in float32 or float16, normalized to [0, 1].
        """
        im = np.ascontiguousarray(im.transpose((2, 0, 1))[::-1])  # HWC to CHW -> BGR to RGB -> contiguous
        im = torch.from_numpy(im)  # to torch
        im = im.half() if self.half else im.float()  # uint8 to fp16/32
        im /= 255.0  # 0-255 to 0.0-1.0
        return im

它包含如下步骤：

  • im[top:top +m, left:left + m]：中心裁剪
  • cv2.resize：缩放到 224x224
  • transpose(2, 0, 1)[::-1]：HWC → CHW，BGR → RGB
  • torch.from_numpy：to Tensor
  • im /= 255.0：除以 255.0，归一化

因此我们不难写出对应的预处理代码，如下所示：

def preprocess(img, dst_width=224, dst_height=224):

    imh, imw = img.shape[:2]
    m = min(imh, imw)
    top, left = (imh - m) // 2, (imw - m) // 2
    img_pre = img[top:top+m, left:left+m]
    img_pre = cv2.resize(img_pre, (dst_width, dst_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    img_pre = (img_pre[...,::-1] / 255.0).astype(np.float32)
    img_pre = img_pre.transpose(2, 0, 1)[None]
    img_pre = torch.from_numpy(img_pre)

    return img_pre

经过中心裁剪并 resize 后的图片如下所示：

在这里插入图片描述

3. YOLOv8-Cls推理

由于我们经过 softmax 后直接得到的是每个类别的概率值，因此没有后处理一说，YOLOv8-Cls 的推理包括图像预处理、模型推理，其中预处理主要是 中心裁剪和缩放。

完整的推理代码如下：

import cv2
import torch
import numpy as np
from ultralytics.nn.autobackend import AutoBackend

def preprocess(img, dst_width=224, dst_height=224):

    imh, imw = img.shape[:2]
    m = min(imh, imw)
    top, left = (imh - m) // 2, (imw - m) // 2
    img_pre = img[top:top+m, left:left+m]
    img_pre = cv2.resize(img_pre, (dst_width, dst_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    
    img_pre = (img_pre[...,::-1] / 255.0).astype(np.float32)
    img_pre = img_pre.transpose(2, 0, 1)[None]
    img_pre = torch.from_numpy(img_pre)

    return img_pre

if __name__ == "__main__":

    img = cv2.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")

    img_pre = preprocess(img)

    model = AutoBackend(weights="yolov8s-cls.pt")
    names = model.names
    probs = model(img_pre)[0]

    top1_label = int(probs.argmax())
    top5_label = (-probs).argsort(0)[:5].tolist()
    top1_conf  = probs[top1_label]
    top5_conf  = probs[top5_label]

    top1name = names[top1_label]

    print(f"The model predicted category is {top1name}, label = {top1_label}, confidence = {top1_conf:.4f}")

推理结果如下所示：

在这里插入图片描述

至此，我们在 Python 上面完成了 YOLOv8-Cls 的整个推理过程，下面我们去 C++ 上实现。

二、YOLOv8-Cls推理(C++)

C++ 上的实现我们使用的 repo 依旧是 tensorRT_Pro，现在我们就基于 tensorRT_Pro 完成 YOLOv8-Cls 在 C++ 上的推理。

1. ONNX导出

首先我们需要将 YOLOv8-Cls 模型导出为 ONNX，为了适配 tensorRT_Pro 我们需要做一些修改，主要有以下几点：

  • 修改输出节点名 output
  • 输入输出只让 batch 维度动态，宽高不动态

具体修改如下：

1. 在 ultralytics/engine/exporter.py 文件中改动一处

  • 323 行：输出节点名修改为 output
  • 326 行：输入只让 batch 维度动态，宽高不动态
  • 331 行：输出只让 batch 维度动态，宽高不动态
# ========== exporter.py ==========

# ultralytics/engine/exporter.py第323行
# output_names = ['output0', 'output1'] if isinstance(self.model, SegmentationModel) else ['output0']
# dynamic = self.args.dynamic
# if dynamic:
#     dynamic = {'images': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'}}  # shape(1,3,640,640)
#     if isinstance(self.model, SegmentationModel):
#         dynamic['output0'] = {0: 'batch', 2: 'anchors'}  # shape(1, 116, 8400)
#         dynamic['output1'] = {0: 'batch', 2: 'mask_height', 3: 'mask_width'}  # shape(1,32,160,160)
#     elif isinstance(self.model, DetectionModel):
#         dynamic['output0'] = {0: 'batch', 2: 'anchors'}  # shape(1, 84, 8400)
# 修改为：

output_names = ['output0', 'output1'] if isinstance(self.model, SegmentationModel) else ['output']
dynamic = self.args.dynamic
if dynamic:
    dynamic = {'images': {0: 'batch'}}  # shape(1,3,640,640)
    dynamic['output'] = {0: 'batch'}
    if isinstance(self.model, SegmentationModel):
        dynamic['output0'] = {0: 'batch', 2: 'anchors'}  # shape(1, 116, 8400)
        dynamic['output1'] = {0: 'batch', 2: 'mask_height', 3: 'mask_width'}  # shape(1,32,160,160)
    elif isinstance(self.model, DetectionModel):
        dynamic['output'] = {0: 'batch'}  # shape(1, 84, 8400)

以上就是为了适配 tensorRT_Pro 而做出的代码修改，修改好以后，将预训练权重 yolov8-cls.pt 放在 ultralytics-main 主目录下，新建导出文件 export.py，内容如下：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8s-cls.pt")

success = model.export(format="onnx", dynamic=True, simplify=True)

在终端执行如下指令即可完成 onnx 导出：

python export.py

导出过程如下图所示：

在这里插入图片描述

可以看到导出的 pytorch 模型的输入 shape 是 1x3x224x224，输出 shape 是 1x1000，符合我们的预期。

导出成功后会在当前目录下生成 yolov8s-cls.onnx 模型，我们可以使用 Netron 可视化工具查看，如下图所示：

在这里插入图片描述

可以看到输入节点名是 images，维度是 batchx3x224x224，保证只有 batch 维度动态，输出节点名是 output，维度是 batchx1000，保证只有 batch 维度动态，符合 tensorRT_Pro 的格式。

2. YOLOv8-Cls预处理

之前有提到过 YOLOv8-Cls 的预处理部分主要是中心裁剪加缩放，而在 tensorRT_Pro 中有提供 resize 的实现，我们只需要添加中心裁剪即可。

因此我们不难写出 YOLOv8-Cls 的预处理代码，如下所示：

__global__ void crop_resize_bilinear_and_normalize_kernel(
	uint8_t* src, int src_line_size, int src_width, int src_height, float* dst, int dst_width, int dst_height,
	int crop_x, int crop_y, float sx, float sy, Norm norm, int edge
){
	int position = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
	if (position >= edge) return;

	int dx      = position % dst_width;
	int dy      = position / dst_width;
	float src_x = (dx + 0.5f) * sx - 0.5f + crop_x;
	float src_y = (dy + 0.5f) * sy - 0.5f + crop_y;
	float c0, c1, c2;

	int y_low = floorf(src_y);
	int x_low = floorf(src_x);
	int y_high = limit(y_low + 1, 0, src_height - 1);
	int x_high = limit(x_low + 1, 0, src_width - 1);
	y_low = limit(y_low, 0, src_height - 1);
	x_low = limit(x_low, 0, src_width - 1);

	int ly    = rint((src_y - y_low) * INTER_RESIZE_COEF_SCALE);
	int lx    = rint((src_x - x_low) * INTER_RESIZE_COEF_SCALE);
	int hy    = INTER_RESIZE_COEF_SCALE - ly;
	int hx    = INTER_RESIZE_COEF_SCALE - lx;
	int w1    = hy * hx, w2 = hy * lx, w3 = ly * hx, w4 = ly * lx;
	float* pdst = dst + dy * dst_width + dx * 3;
	uint8_t* v1 = src + y_low * src_line_size + x_low * 3;
	uint8_t* v2 = src + y_low * src_line_size + x_high * 3;
	uint8_t* v3 = src + y_high * src_line_size + x_low * 3;
	uint8_t* v4 = src + y_high * src_line_size + x_high * 3;

	c0 = resize_cast(w1 * v1[0] + w2 * v2[0] + w3 * v3[0] + w4 * v4[0]);
	c1 = resize_cast(w1 * v1[1] + w2 * v2[1] + w3 * v3[1] + w4 * v4[1]);
	c2 = resize_cast(w1 * v1[2] + w2 * v2[2] + w3 * v3[2] + w4 * v4[2]);

	if(norm.channel_type == ChannelType::Invert){
		float t = c2;
		c2 = c0;  c0 = t;
	}

	if(norm.type == NormType::MeanStd){
		c0 = (c0 * norm.alpha - norm.mean[0]) / norm.std[0];
		c1 = (c1 * norm.alpha - norm.mean[1]) / norm.std[1];
		c2 = (c2 * norm.alpha - norm.mean[2]) / norm.std[2];
	}else if(norm.type == NormType::AlphaBeta){
		c0 = c0 * norm.alpha + norm.beta;
		c1 = c1 * norm.alpha + norm.beta;
		c2 = c2 * norm.alpha + norm.beta;
	}

	int area = dst_width * dst_height;
	float* pdst_c0 = dst + dy * dst_width + dx;
	float* pdst_c1 = pdst_c0 + area;
	float* pdst_c2 = pdst_c1 + area;
	*pdst_c0 = c0;
	*pdst_c1 = c1;
	*pdst_c2 = c2;
}

相比于 resize 的实现就多了一个偏移，主要是为了做中心裁剪，具体代码可以参考：preprocess_kernel.cu#L49

3. YOLOv8-Cls推理

通过上面对 YOLOv8-Cls 的预处理分析之后，整个推理过程就显而易见了。C++ 上 YOLOv8-Cls 的预处理部分将 resize 简单修改即可。

我们在终端执行如下指令即可完成推理（注意！完整流程博主会在后续内容介绍，这边只是简单演示）

make yolo_cls

编译图解如下所示：

在这里插入图片描述

至此，我们在 C++ 上面完成了 YOLOv8-Cls 的整个推理过程，下面我们将完整的走一遍流程。

三、YOLOv8-Cls部署

博主新建了一个仓库 tensorRT_Pro-YOLOv8，该仓库基于 shouxieai/tensorRT_Pro，并进行了调整以支持 YOLOv8 的各项任务，目前已支持分类、检测、分割、姿态点估计任务。

下面我们就来具体看看如何利用 tensorRT_Pro-YOLOv8 这个 repo 完成 YOLOv8-Cls 的推理。

1. 源码下载

tensorRT_Pro-YOLOv8 的代码可以直接从 GitHub 官网上下载，源码下载地址是 https://github.com/Melody-Zhou/tensorRT_Pro-YOLOv8，Linux 下代码克隆指令如下：

git clone https://github.com/Melody-Zhou/tensorRT_Pro-YOLOv8.git

也可手动点击下载，点击右上角的 Code 按键，将代码下载下来。至此整个项目就已经准备好了。也可以点击 here 下载博主准备好的源代码（注意代码下载于 2023/11/7 日，若有改动请参考最新）

2. 环境配置

需要使用的软件环境有 TensorRT、CUDA、cuDNN、OpenCV、Protobuf，所有软件环境的安装可以参考 Ubuntu20.04软件安装大全，这里不再赘述，需要各位看官自行配置好相关环境😄，外网访问较慢，这里提供下博主安装过程中的软件安装包下载链接 Baidu Drive【pwd:yolo】🚀🚀🚀

tensorRT_Pro-YOLOv8 提供 CMakeLists.txt 和 Makefile 两种方式编译，二者选一即可

2.1 配置CMakeLists.txt

主要修改五处

1. 修改第 13 行，修改 OpenCV 路径

set(OpenCV_DIR   "/usr/local/include/opencv4/")

2. 修改第 15 行，修改 CUDA 路径

set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR     "/usr/local/cuda-11.6")

3. 修改第 16 行，修改 cuDNN 路径

set(CUDNN_DIR    "/usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6")

4. 修改第 17 行，修改 tensorRT 路径

set(TENSORRT_DIR "/opt/TensorRT-8.4.1.5")

5. 修改第 20 行，修改 protobuf 路径

set(PROTOBUF_DIR "/home/jarvis/protobuf")
2.2 配置Makefile

主要修改五处

1. 修改第 4 行，修改 protobuf 路径

lean_protobuf  := /home/jarvis/protobuf

2. 修改第 5 行，修改 tensorRT 路径

lean_tensor_rt := /opt/TensorRT-8.4.1.5

3. 修改第 6 行，修改 cuDNN 路径

lean_cudnn     := /usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6

4. 修改第 7 行，修改 OpenCV 路径

lean_opencv    := /usr/local

5. 修改第 8 行，修改 CUDA 路径

lean_cuda      := /usr/local/cuda-11.6

3. ONNX导出

导出细节可以查看之前的内容，这边不再赘述。记得将导出的 ONNX 模型放在 tensorRT_Pro-YOLOv8/workspace 文件夹下。

4. 源码修改

如果你想推理自己训练的模型还需要修改下源代码，YOLOv8-Cls 模型的推理代码主要在 app_yolo_cls.cpp 文件中，我们就只需要修改这一个文件中的内容即可，源码修改较简单主要有以下几点：

  • 1. app_yolo_cls.cpp 187行，“yolov8s-cls” 修改为你导出的 ONNX 模型名
  • 2. app_yolo_cls.cpp 105行，“imagenet.txt” 修改为你自训练分类模型的类别 txt 文件

具体修改示例如下：

test(TRT::Model::FP32, "best")	// 修改1 187行"yolov8s-cls"改成"best"

auto labels = iLogger::split_string(iLogger::load_text_file("custom.txt"), "\n");	// 修改2 105行修改检测类别，为自训练模型的类别名称

OK！源码修改好了，Makefile 编译文件也搞定了，ONNX 模型也准备好了，现在可以编译运行了，直接在终端执行如下指令即可：

make yolo_cls

编译过程如下所示：

在这里插入图片描述

编译运行成功后在 workspace 文件夹下会生成 engine 文件 yolov8s-cls.FP32.trtmodel 用于模型推理，同时在终端还可以看见模型预测的结果。

OK！以上就是使用 tensorRT_Pro-YOLOv8 推理 YOLOv8-Cls 的大致流程，若有问题，欢迎各位看官批评指正。

结语

博主在这里针对 YOLOv8-Cls 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。感谢各位看到最后，创作不易，读后有收获的看官请帮忙点个👍⭐️

最后大家如果觉得 tensorRT_Pro-YOLOv8 这个 repo 对你有帮助的话，不妨点个 ⭐️ 支持一波，这对博主来说非常重要，感谢各位🙏。

下载链接

  • 软件安装包下载链接【提取码:yolo】🚀🚀🚀
  • 源代码、权重下载链接【提取码:yolo】

参考

  • https://github.com/shouxieai/infer
  • https://github.com/ultralytics/ultralytics
  • https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro
  • https://github.com/Melody-Zhou/tensorRT_Pro-YOLOv8
  • YOLOv5推理详解及预处理高性能实现

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点击跳转>Unity3D特效百例点击跳转>案例项目实战源码点击跳转>游戏脚本-辅助自动化点击跳转>Android控件全解手册点击跳转>Scratch编程案例点击跳转>软考全系列 &#x1f449;关于作者 专注于Android/Unity和各种游戏开发技巧&#xff0c;以及各种资源分享&…
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麒麟v10 安装jenkins

麒麟v10 安装jenkins

1.想安装哪个版本&#xff1f; https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/ 我们查看我们想要哪个版本&#xff1a; 4年前安装的是 Jenkins2.279 版本 现在在docker 上安装的是Version 2.425 版本 2.碰到到的问题 1.安装老版本的Jenkins&#xff0c;会出现安装的插件不兼容&…
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win版redis详细安装教程

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一、下载 github下载地址 https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 可选择&#xff1a;下载msi包或zip压缩包 这里我选择的是zip压缩包&#xff0c;直接通过cmd命令窗口操作即可。 二、安装步骤 1、解压Redis压缩包 选中压缩包&#xff0c;右键选择解压&#…
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WordPress 主题QUX DUX加强版

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模板简介&#xff1a; QUX主题是由轻语博客在大前端DU主题的基础上集成了Ucenter&Market插件后修改加强版&#xff0c;在原有主题的基础上迎合市场增加了很多的功能。主题已解密去授权。 更新内容&#xff1a; 新增关闭注册验证码&#xff08;主题设置–会员中心&#xff…
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【黑马程序员】SpringCloud——微服务

【黑马程序员】SpringCloud——微服务

文章目录 前言一、服务架构演变1. 单体架构2. 分布式架构2.1 服务治理 3. 微服务3.1 微服务结构3.2 微服务技术对比3.3 企业需求 二、SpringCloud兼容性 三、服务拆分及远程调用1. 服务拆分1.1 服务拆分注意事项1.2 导入服务拆分 Demo 2. 远程调用2.1 根据订单 id 查询订单功能…
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2023年10月CSDN客服月报｜解决9个重大问题、12个次要问题、12个一般问题，处理5个用户需求

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听用户心声&#xff0c;解用户之需。hello&#xff0c;大家好&#xff0c;这里是《CSDN客诉报告》第25期&#xff0c;接下来就请大家一同回顾我们10月份解决的bug&#xff5e; 一、重大问题 1、全站无法访问 反馈量&#xff1a;90问题原因&#xff1a;DDOS攻击具体表现&…
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day3 ARM

day3 ARM

【昨日作业】 .text .global start _start: mov r0,#0 存放sum mov r1,#1 存放相加的数值 loop: cmp r1,#100 bhi wh add r0,r0,r1 add r1,r1,#1 b loop wh: b wh .end 【内存读写指令】 通过内存读写指令可以实现向内存中写入指定数据或者读取指定内存地址的数据 c语言内存…
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