当前位置: 首页 > news >正文

ONNXRUNTUIME实例分割网络说明

  • ONNXRUNTUIME c++使用(分割网络)与相关资料(暂记)

  • initiate a env with an id name(使用id名称启动env)

  • create session (创建会话 )

在这里插入图片描述

  • onnx+env -> session
  • inputname = [“x”] ,outputname = [“t”]
  • inputnodedim = [[1,1,192,192]] , outputnodedim = [[1,192,192,2]]
    在这里插入图片描述

推理 Mat dstimg = mynet.inference(frame);

预处理 (srcimg序列化到this->input_image_)

void pphuman_seg::preprocess(Mat srcimg)// srcimg cv::Mat 3,800,1920
{Mat dstimg;resize(srcimg, dstimg, Size(this->inpWidth, this->inpHeight), INTER_LINEAR);// resizeint row = dstimg.rows;int col = dstimg.cols;this->input_image_.resize(row * col * dstimg.channels());// vector<float> 变成row * col * 3大小for (int c = 0; c < 3; c++)//  序列化{for (int i = 0; i < row; i++){for (int j = 0; j < col; j++){float pix = dstimg.ptr<uchar>(i)[j * 3 + c];// uchar* data = image.ptr<uchar>(i);this->input_image_[c * row * col + i * col + j] = (pix / 255.0 - 0.5) / 0.5;}}}
}

前向传播

在这里插入图片描述

  • Value input_tensor_ = Value::CreateTensor<float>(allocator_info, input_image_.data(), input_image_.size(), input_shape_.data(), input_shape_.size());

  • vector<Value> ort_outputs = ort_session->Run(RunOptions{ nullptr }, input_names.data(), &input_tensor_, 1, output_names.data(), output_names.size());

后处理

Value对象 Value &mask_pred = ort_outputs.at(0);

struct Value : Base<OrtValue> {// This structure is used to feed  sparse tensor values// information for use with FillSparseTensor<Format>() API// if the data type for the sparse tensor values is numeric// use data.p_data, otherwise, use data.str pointer to feed// values. data.str is an array of const char* that are zero terminated.// number of strings in the array must match shape size.// For fully sparse tensors use shape {0} and set p_data/str// to nullptr.struct OrtSparseValuesParam {const int64_t* values_shape;size_t values_shape_len;union {const void* p_data;const char** str;} data;};// Provides a way to pass shape in a single// argumentstruct Shape {const int64_t* shape;size_t shape_len;};

转为 Mat mask_out(out_h, out_w, CV_32FC2, mask_ptr);

CV_32FC2 应该是32Float 2 通道

    /** @overload@param rows Number of rows in a 2D array.@param cols Number of columns in a 2D array.@param type Array type. Use CV_8UC1, ..., CV_64FC4 to create 1-4 channel matrices, orCV_8UC(n), ..., CV_64FC(n) to create multi-channel (up to CV_CN_MAX channels) matrices.@param s An optional value to initialize each matrix element with. To set all the matrix elements tothe particular value after the construction, use the assignment operatorMat::operator=(const Scalar& value) .*/Mat(int rows, int cols, int type, const Scalar& s);

结果展示

 for (int h = 0; h < srcimg.rows; h++){for (int w = 0; w < srcimg.cols; w++){float pix = segmentation_map.ptr<float>(h)[w * 2];if (pix > this->conf_threshold){float b = (float)srcimg.at<Vec3b>(h, w)[0];dstimg.at<Vec3b>(h, w)[0] = uchar(b * 0.5 + 1);float g = (float)srcimg.at<Vec3b>(h, w)[1];dstimg.at<Vec3b>(h, w)[1] = uchar(g * 0.5 + 1);float r = (float)srcimg.at<Vec3b>(h, w)[2];dstimg.at<Vec3b>(h, w)[2] = uchar(r * 0.5 + 1);}}}for (int h = 0; h < srcimg.rows; h++){for (int w = 0; w < srcimg.cols; w++){float pix = segmentation_map.ptr<float>(h)[w * 2 + 1];if (pix > this->conf_threshold){float b = (float)dstimg.at<Vec3b>(h, w)[0];dstimg.at<Vec3b>(h, w)[0] = uchar(b * 0.5 + 1);float g = (float)dstimg.at<Vec3b>(h, w)[1] + 255.0;dstimg.at<Vec3b>(h, w)[1] = uchar(g * 0.5 + 1);float r = (float)dstimg.at<Vec3b>(h, w)[2];dstimg.at<Vec3b>(h, w)[2] = uchar(r * 0.5 + 1);}}}

OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA

/** This is the old way to add the CUDA provider to the session, please use SessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA above to access the latest functionality* This function always exists, but will only succeed if Onnxruntime was built with CUDA support and the CUDA provider shared library exists** \param device_id CUDA device id, starts from zero.
*/
ORT_API_STATUS(OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA, _In_ OrtSessionOptions* options, int device_id);

SessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA

  • https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/0fceb33288ce35472d1cbab24fd7d95d5d3c9b07/csharp/test/Microsoft.ML.OnnxRuntime.EndToEndTests.Capi/CXX_Api_Sample.cpp#L22

  • https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/3218

CG

ONNXRUNTUIME c++ on web

  • 官方教程

在这里插入图片描述

  • 镜像服务器设置:npm config set registry= https://registry.npm.taobao.org/

  • https://github.com/microsoft/onnxruntime-inference-examples

C:\Users\libai\Desktop\webonnx\onnxruntime-inference-examples-main\onnxruntime-inference-examples-main\js\quick-start_onnxruntime-web-script-tag
from origin ‘null’ has been blocked by CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome-untrusted, https, edge.

在这里插入图片描述

CG

相关文章:

ONNXRUNTUIME实例分割网络说明

ONNXRUNTUIME c使用&#xff08;分割网络&#xff09;与相关资料&#xff08;暂记&#xff09; initiate a env with an id name(使用id名称启动env) create session (创建会话 ) onnxenv -> sessioninputname [“x”] ,outputname [“t”]inputnodedim [[1,1,192,192…...

几行代码,就写完懒加载啦?

Ⅰ、前言 「懒加载」是网页中非常 常见的&#xff1b;为了减少系统的压力&#xff0c;对于一些电商系统出场频率非常高&#xff1b;那么大家一般用什么方式去实现 「懒加载」 呢 &#xff1f; ① 通过 scroll 的形式&#xff1a; 通过 滚动「scroll」事件&#xff0c;然后去判…...

PyTorch常用的损失函数(ChatGPT)

L1Loss nn.L1Loss 也称为平均绝对误差&#xff08;Mean Absolute Error&#xff0c;MAE&#xff09;。它计算预测值与真实值之间的差异&#xff08;即误差&#xff09;&#xff0c;然后取绝对值并求和&#xff0c;最后除以样本数量得到平均误差。具体来说&#xff0c;对于一批…...

LeetCode——1237. 找出给定方程的正整数解

一、题目 来源&#xff1a;力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 链接&#xff1a;https://leetcode.cn/problems/find-positive-integer-solution-for-a-given-equation/description/ 翻译一下题目 意思是&#xff0c;这是一个二维单调递增的函数&#xff0c;函数一共有 9 …...

系统编程中的进程的概念No.3【进程状态】

引言&#xff1a; 北京时间&#xff1a;2023/2/17/8:17&#xff0c;目前听着超能陆战队主题曲《Immortals》&#xff0c;感觉又要螺旋式升天&#xff0c;并且为我今天上午没课感到happy&#xff0c;所以继我们很久以前的关于进程的博客&#xff0c;今天我们就再来学习一下有关…...

推荐 3 款 Golang 语义化版本库

文章目录1.什么是语义化版本 2.0.02.Golang 语义化版本库比较3.小结参考文献1.什么是语义化版本 2.0.0 语义化版本 2.0.0&#xff08;Semantic Versioning 2.0.0&#xff09;是一种用于标识软件版本的约定和规范。它包含三个数字组成的版本号&#xff0c;格式为“MAJOR.MINOR.…...

Windows平台使用gdb连接qemu虚拟机上的系统

先安装MinGW&#xff1b; 除了gcc、g&#xff0c;把gdb也选上&#xff1b;可能选第一个就可以了&#xff0c;不清楚把后面几个也选上&#xff1b; 安装完成看一下gcc, g&#xff0c;gdb&#xff0c;编译工具和调试器都有了&#xff1b; 把bin目录加到环境变量&#xff1b; 看一…...

【博客624】MAC地址表、ARP表、路由表(RIB表)、转发表(FIB表)

MAC地址表、ARP表、路由表(RIB表/FIB表) MAC地址表 MAC地址表是交换机等网络设备记录MAC地址和端口的映射关系&#xff0c;代表了交换机从哪个端口学习到了某个MAC地址&#xff0c;交换机把这个信息记录下来&#xff0c;后续交换机需要转发数据的时候就可以根据报文的目的MAC地…...

【蓝桥日记⑤】2014第五届省赛(软件类)JavaA组❆答案解析

【蓝桥日记⑤】2014第五届省赛&#xff08;软件类&#xff09;JavaA组☃答案解析 文章目录【蓝桥日记⑤】2014第五届省赛&#xff08;软件类&#xff09;JavaA组☃答案解析1、猜年龄2、李白打酒3、神奇算式4、写日志5、锦标赛6、六角填数7、绳圈8、兰顿蚂蚁9、斐波那契10、波动…...

Leetcode.1139 最大的以 1 为边界的正方形

题目链接 Leetcode.1139 最大的以 1 为边界的正方形 Rating &#xff1a; 1744 题目描述 给你一个由若干 0 和 1 组成的二维网格 grid&#xff0c;请你找出边界全部由 1 组成的最大 正方形 子网格&#xff0c;并返回该子网格中的元素数量。 如果不存在&#xff0c;则返回 0。…...

Bing+ChatGPT 对传统搜索引擎的降维打击

早些时候申请了新版 Bing 的内测资格&#xff0c;终于收到了通过的邮件。 一天的体验之后&#xff0c;我的感受是&#xff1a;当新版 Bing 具备了 ChatGPT 的聊天能力之后&#xff0c;它的能力不论是对传统搜索引擎&#xff0c;还是 ChatGPT 自身&#xff0c;都将是降维打击。 …...

【JS】数组常用方法总结-功能、参数、返回值

数组常用方法总结-功能、参数、返回值 用简单的js示例 运行在线工具&#xff1a;链接: 菜鸟工具 菜鸟工具示意图&#xff1a; ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/de8589eb1acf42abb0347d8a3a3bbdfa.png 1.会改变原有数组方法 &#xff08;1&#xff09;pu…...

pytest 单元测试前后置处理

文章目录方法1 setup/teardown方法2 fixture 夹具方法3 conftest.py测试用例执行前后的一些处理动作&#xff0c;也叫夹具。以下介绍使用前后置操作的几种方法。方法1 setup/teardown setup&#xff0c;每个测试用例执行前要进行的处理。 teardown&#xff0c;每个测试用例执行…...

汽车安全硬件扩展 AUTOSAR SHE SecureHardwareExtensions

SHE&#xff08;Secure Hardware Extension&#xff09;在车联网中&#xff0c;被应用在车端ECU中负责安全存储与安全计算。是由HIS&#xff08;由Audi、BMW、Porsche、Volkswagen组成&#xff09;制定的标准&#xff0c;中文意思“安全硬件扩展”&#xff0c;是对任何给定微控…...

2023年美国大学生数学建模C题:预测Wordle结果建模详解+模型代码

目录 前言 一、题目理解 背景 解析 字段含义&#xff1a; 建模要求 二、建模思路 灰色预测&#xff1a; ​编辑 二次指数平滑法&#xff1a; person相关性 只希望各位以后遇到建模比赛可以艾特认识一下我&#xff0c;我可以提供免费的思路和部分源码&#xff0c;以后…...

5、HAL库驱动W25Qxx

一、 SPI通信驱动W25Qxx 1、使用驱动文件快速配置工程代码驱动W25Qxx &#xff08;此驱动文件只适合W25Qxx 16M及以下型号&#xff0c;因为访问地址位数不同&#xff09; 注&#xff1a;本次使用SPI的方式进行访问W25Qxx Flash进行数据读写&#xff0c;关于W25Qxx芯片不会做…...

git rebase 洐合(变基)

洐合 把一个分支整合到另一个分支的办法有两种&#xff1a;merge&#xff08;合并&#xff09; 和 rebase&#xff08;衍合&#xff09; 为什么使用&#xff1f; 使提交记录更简洁 三种情况 第一种&#xff1a; 合并多条commit记录 git rebase -i HEAD~合并数量 HEAD~3&a…...

Kubernetes 1.18学习笔记

文章目录一、Kubernetes 概述和架构1、kubernetes 基本介绍2、Kubernetes 功能3、Kubernetes 架构组件4、Kubernetes 核心概念5、Kubernetes 工作原理二、Kubernetes 集群搭建1、系统环境准备1.1 安装要求1.2 系统初始化2、客户端工具kubeadm搭建2.1 安装步骤2.2 安装组件2.3 集…...

AJAX技术

AJAX技术 浏览器是多进程的&#xff0c;简单的说就是&#xff0c;浏览器每打开一个标签页&#xff0c;就相当于创建了一个独立的浏览器进程。但是js是基于单线程的&#xff0c;而这个线程就是浏览器的js引擎&#xff0c;浏览器无论在什么时候都只且只有一个线程在运行JavaScri…...

华为OD机试 - 最大排列(JS)

最大排列 题目 给定一组整数&#xff0c;重排序后输出一个最大的整数 输入 数字组合 输出 最大的整数 示例一 输入 10 9输出 910解题思路 我们可以读入一个字符串&#xff0c;将字符串中的单词按照每个单词的字典序长度&#xff0c;字典序从大到小的顺序排序&#x…...

springboot 百货中心供应链管理系统小程序

一、前言 随着我国经济迅速发展&#xff0c;人们对手机的需求越来越大&#xff0c;各种手机软件也都在被广泛应用&#xff0c;但是对于手机进行数据信息管理&#xff0c;对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱&#xff0c;百货中心供应链管理系统被用户普遍使用&#xff0c;为方…...

Linux链表操作全解析

Linux C语言链表深度解析与实战技巧 一、链表基础概念与内核链表优势1.1 为什么使用链表&#xff1f;1.2 Linux 内核链表与用户态链表的区别 二、内核链表结构与宏解析常用宏/函数 三、内核链表的优点四、用户态链表示例五、双向循环链表在内核中的实现优势5.1 插入效率5.2 安全…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》

引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...

【HarmonyOS 5.0】DevEco Testing:鸿蒙应用质量保障的终极武器

——全方位测试解决方案与代码实战 一、工具定位与核心能力 DevEco Testing是HarmonyOS官方推出的​​一体化测试平台​​&#xff0c;覆盖应用全生命周期测试需求&#xff0c;主要提供五大核心能力&#xff1a; ​​测试类型​​​​检测目标​​​​关键指标​​功能体验基…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等

&#x1f50d; 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术&#xff0c;可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势&#xff0c;还能有效评价重大生态工程…...

网络编程(UDP编程)

思维导图 UDP基础编程&#xff08;单播&#xff09; 1.流程图 服务器&#xff1a;短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...

安卓基础(aar)

重新设置java21的环境&#xff0c;临时设置 $env:JAVA_HOME "D:\Android Studio\jbr" 查看当前环境变量 JAVA_HOME 的值 echo $env:JAVA_HOME 构建ARR文件 ./gradlew :private-lib:assembleRelease 目录是这样的&#xff1a; MyApp/ ├── app/ …...

MySQL 部分重点知识篇

一、数据库对象 1. 主键 定义 &#xff1a;主键是用于唯一标识表中每一行记录的字段或字段组合。它具有唯一性和非空性特点。 作用 &#xff1a;确保数据的完整性&#xff0c;便于数据的查询和管理。 示例 &#xff1a;在学生信息表中&#xff0c;学号可以作为主键&#xff…...