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[C#]使用C#部署yolov8的obb旋转框检测tensorrt模型_yolov8 obb tensorrt

yolov8 obb tensorrt

【测试通过环境】

win10 x64
vs2019
cuda11.7+cudnn8.8.0
TensorRT-8.6.1.6
opencvsharp==4.9.0
.NET Framework4.7.2

NVIDIA GeForce RTX 2070 Super

版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll,TensorRtExtern源码地址:TensorRT-CSharp-API/src/TensorRtExtern at TensorRtSharp2.0 · guojin-yan/TensorRT-CSharp-API · GitHub

Windows版 CUDA安装参考:Windows版 CUDA安装_win cuda安装-CSDN博客

【特别注意】

tensorrt依赖不同硬件需要自己从onnx转换tensorrt,转换就是调用api实现,比如

TensorRtSharp.Custom.Nvinfer.OnnxToEngine(@"yolov8s-obb.onnx",1024);

【视频演示和解说】

使用C#部署yolov8的旋转框obb检测tensorrt模型_哔哩哔哩_bilibili测试环境:win10 x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NET Framework4.7.2特别注意:环境一定要对上,否则无法正常运行,具体可以参考我的博客和录制视频。博客地址:blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/139284026, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心,相关视频:C++使用纯opencv去部署yolov8官方obb旋转框检测,将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务,北京籍前华为首名女黑客瑾瑾 在b站坚持直播编程到凌晨 可直播间却仅1在线,C++使用纯opencv部署yolov9的onnx模型,用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度,解密所有Ai换脸软件~一站式获取~绅士们上车了~,突破开源天花板!ChatTTS:对话式高可控的语音合成模型,使用python部署yolov5-obb旋转框目标检测的onnx模型,C#部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型,基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1xw4m1i7Ex/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

【部分实现源码】

  1. using System;
  2. using System.Collections.Generic;
  3. using System.ComponentModel;
  4. using System.Data;
  5. using System.Drawing;
  6. using System.Linq;
  7. using System.Text;
  8. using System.Threading.Tasks;
  9. using System.Windows.Forms;
  10. using FIRC;
  11. using OpenCvSharp;
  12. using TrtCommon;
  13. using TensorRtSharp;
  14. using TensorRtSharp.Custom;
  15. using System.Diagnostics;
  16. namespace WindowsFormsApp1
  17. {
  18. public partial class Form1 : Form
  19. {
  20. public Form1()
  21. {
  22. InitializeComponent();
  23. }
  24. private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
  25. {
  26. CocoOption.lables = Dotav1Option.lables;
  27. Yolov8Obb detector = new Yolov8Obb("yolov8s-obb.engine");
  28. Mat image1 = Cv2.ImRead(@"P0032.png");
  29. var Results = detector.Predict(new List<Mat> { image1 });
  30. Mat re_image1 = Visualize.DrawObbResult(Results[0], image1);
  31. Cv2.NamedWindow("result",WindowFlags.KeepRatio);
  32. Cv2.ImShow("result", re_image1);
  33. Cv2.WaitKey(0);
  34. }
  35. private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
  36. {
  37. TensorRtSharp.Custom.Nvinfer.OnnxToEngine(@"yolov8s-obb.onnx",1024);
  38. }
  39. private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
  40. {
  41. CocoOption.lables = Dotav1Option.lables;
  42. Yolov8Obb detector = new Yolov8Obb("yolov8s-obb.engine");
  43. VideoCapture capture = new VideoCapture(0);
  44. if (!capture.IsOpened())
  45. {
  46. Console.WriteLine("video not open!");
  47. return;
  48. }
  49. Mat frame = new Mat();
  50. var sw = new Stopwatch();
  51. int fps = 0;
  52. while (true)
  53. {
  54. capture.Read(frame);
  55. if (frame.Empty())
  56. {
  57. Console.WriteLine("data is empty!");
  58. break;
  59. }
  60. sw.Start();
  61. var results = detector.Predict(new List<Mat> { frame });
  62. Mat resultImg = Visualize.DrawObbResult(results[0], frame);
  63. sw.Stop();
  64. fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
  65. sw.Reset();
  66. Cv2.PutText(resultImg, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
  67. //显示结果
  68. Cv2.ImShow("Result", resultImg);
  69. int key = Cv2.WaitKey(10);
  70. if (key == 27)
  71. break;
  72. }
  73. capture.Release();
  74. }
  75. }
  76. }

【演示源码下载地址】https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89372398

注意源码提供上面对应环境的dll,只需要安装上面一样cuda+cudnn和tensorrt版本即可正常运行。如果您不安装一样版本不能正常运行。此时需要重新编译TensorRtExtern.dll,此外由于tensorrt依赖硬件不一样电脑可能无法共用tensorrt模型,所以必须要重新转换onnx模型到engine才可以运行。

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