https://github.com/hpc203/yolopv2-opencv-onnxrun-cpp-py

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+可驾驶区域分割+车道线分割，一共包含54个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。仅仅只依赖OpenCV就能运行，彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。
https://github.com/hpc203/yolopv2-opencv-onnxrun-cpp-py

autonomous-driving cpp drivable-area-segmentation lane-lines-detection object-detection onnxruntime opencv-dnn python yolopv2

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分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+可驾驶区域分割+车道线分割，一共包含54个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。仅仅只依赖OpenCV就能运行，彻底摆脱对任何深度学习框架的依赖。

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/hpc203/yolopv2-opencv-onnxrun-cpp-py
• Owner: hpc203
• Created: 2022-09-19T09:55:19.000Z (about 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2022-09-20T01:32:51.000Z (about 2 years ago)
• Last Synced: 2024-08-01T03:27:42.319Z (4 months ago)
• Topics: autonomous-driving, cpp, drivable-area-segmentation, lane-lines-detection, object-detection, onnxruntime, opencv-dnn, python, yolopv2
• Language: C++
• Homepage:
• Size: 398 KB
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README

        
# yolopv2-opencv-onnxrun-cpp-py

分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOPV2目标检测+可驾驶区域分割+车道线分割，一共包含54个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序

由于模型文件数量比较多，无法直接上传到github，因此把模型文件上传到百度云盘。

链接: https://pan.baidu.com/s/1aOflEqusdGZT2mhQI-ckqg  密码: w6g9

54个onnx模型文件，占用的磁盘空间是7.84G，其中

(1).onnx_post文件夹里的onnx文件，是把最后3个yolo层在经过decode之后，经过torch.cat(z, 1)合并成一个张量，并且还包含nms的。

因此在加载onnx_post文件夹里的onnx文件做推理之后的后处理非常简单，只需要过滤置信度低的检测框。但是经过程序运行实验，onnxruntime能加载

onnx文件做推理并且结果正常，但是opencv的dnn模块不能。

(2). onnx_split文件夹里的onnx文件，是把最后3个yolo层在经过decode之后，经过torch.cat(z, 1)合并成一个张量。

因此在加载onnx_split文件夹里的onnx文件做推理之后的后处理，包括过滤置信度低的检测框，然后执行nms去除重叠度高的检测框。

经过程序运行实验，onnxruntime能加载onnx文件做推理并且结果正常，而opencv的dnn模块能加载onnx文件，但是在forward函数报错。

(3). onnx文件夹里的onnx文件, 是不包含最后3个yolo层的。因此在加载onnx文件夹里的onnx文件做推理之后的后处理，包括

3个yolo层分别做decode，过滤置信度低的检测框，执行nms去除重叠度高的检测框，一共3个步骤。

经过程序运行实验，onnxruntime和opencv的dnn模块都能加载onnx文件做推理并且结果正常。