YOLOv8-Cls推理详解及部署实现

爱听歌的周童鞋2023-11-07 23:49

目录

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

python 复制代码 
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：

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

python 复制代码 
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：

python 复制代码 
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：

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：

python 复制代码 
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：

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
python 复制代码 
# ========== 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：

python 复制代码 
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：

shell 复制代码 
python export.py

导出过程如下图所示：

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：

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：

cpp 复制代码 
__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）

shell 复制代码 
make yolo_cls

编译图解如下所示：

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：

shell 复制代码 
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

cpp 复制代码 
set(OpenCV_DIR   "/usr/local/include/opencv4/")

2. 修改第 15 行，修改 CUDA 路径

cpp 复制代码 
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR     "/usr/local/cuda-11.6")

3. 修改第 16 行，修改 cuDNN 路径

cpp 复制代码 
set(CUDNN_DIR    "/usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6")

4. 修改第 17 行，修改 tensorRT 路径

cpp 复制代码 
set(TENSORRT_DIR "/opt/TensorRT-8.4.1.5")

5. 修改第 20 行，修改 protobuf 路径

cpp 复制代码 
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

cpp 复制代码 
lean_protobuf  := /home/jarvis/protobuf

2. 修改第 5 行，修改 tensorRT 路径

cpp 复制代码 
lean_tensor_rt := /opt/TensorRT-8.4.1.5

3. 修改第 6 行，修改 cuDNN 路径

cpp 复制代码 
lean_cudnn     := /usr/local/cudnn8.4.0.27-cuda11.6

4. 修改第 7 行，修改 OpenCV 路径

cpp 复制代码 
lean_opencv    := /usr/local

5. 修改第 8 行，修改 CUDA 路径

cpp 复制代码 
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：

cpp 复制代码 
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：

shell 复制代码 
make yolo_cls

编译过程如下所示：

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

参考

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