### 使用 C++ 和 ONNX Runtime 部署 YOLOv11 模型 要在 C++ 中使用 ONNX Runtime 运行 YOLOv11 模型，需要完成以下几个方面的配置和实现： #### 1. **安装 ONNX Runtime** 确保已正确安装支持 CUDA 的 ONNX Runtime 版本。根据 NVIDIA 官方文档中的映射表[^2]，选择与当前 GPU 架构匹配的 CUDA 和 cuDNN 版本。 #### 2. **加载模型文件** YOLOv11 模型通常以 `.onnx` 文件形式存在。通过 ONNX Runtime 提供的 API 加载该文件并初始化会话对象。 ```cpp #include "onnxruntime_cxx_api.h" Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "YoloV11"); Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); std::unique_ptr<Ort::Session> session(new Ort::Session(env, "yolov11.onnx", session_options)); ``` 上述代码片段展示了如何创建环境 (`env`) 并设置优化级别[^3]。 #### 3. **准备输入张量** YOLOv11 输入数据通常是图像经过预处理后的浮点数数组。需将其转换为适合 ONNX 接受的形式。 ```cpp // 假设输入尺寸为 [batch_size=1, channels=3, height=608, width=608] int input_height = 608; int input_width = 608; float* inputData = new float[input_height * input_width * 3]; memset(inputData, 0, sizeof(float) * input_height * input_width * 3); // 将图像像素填充到 inputData 数组中... ``` 此部分涉及将原始图片缩放到指定大小，并调整通道顺序至 RGB 或 BGR 格式。 #### 4. **执行推理** 调用 `Run()` 方法传递输入张量给模型进行预测操作。 ```cpp std::vector<std::string> output_names = {"output_name"}; std::vector<const char*> input_node_names = {session->GetInputNameAllocated(0)}; std::vector<const char*> output_node_names = {session->GetOutputNameAllocated(0)}; auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault); Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, inputData, batch_size * channels * input_height * input_width, {batch_size, channels, input_height, input_width}); std::vector<Ort::Value> outputs = session->Run( Ort::RunOptions{nullptr}, &input_node_names[0], &input_tensor, 1, &output_node_names[0], 1 ); ``` 这里定义了输入节点名称以及输出节点名称列表，并分配内存用于存储临时计算结果。 #### 5. **解析输出** YOLO 输出一般包含边界框坐标、类别概率等信息。这些值可能位于多维张量的不同维度上。 ```cpp const float* output_data = outputs[0].GetTensorMutableData<float>(); for(int i = 0; i < num_boxes; ++i){ int class_id = static_cast<int>(*output_data++); float confidence = *output_data++; float x_center = *output_data++; float y_center = *output_data++; float box_width = *output_data++; float box_height = *output_data++; // 转换为中心点表示法或其他所需格式... } ``` 以上逻辑遍历检测结果集，提取每个候选区域的相关属性。 --- ###