rm::ClassificationNet类 参考

分类网络推理类 更多...

#include <rmvl/ml/ort.h>

类 rm::ClassificationNet 继承关系图:

rm::ClassificationNet 的协作图:

Public 成员函数
	ClassificationNet (std::string_view model_path, OrtProvider prov=OrtProvider::CPU)
	创建分类网络对象
std::pair< int, float >	inference (const std::vector< cv::Mat > &images, const std::vector< float > &means, const std::vector< float > &stds)
	执行分类网络推理
Public 成员函数 继承自 rm::OnnxNet
void	printModelInfo () noexcept
	打印模型信息

额外继承的成员函数
静态 Public 成员函数 继承自 rm::OnnxNet
static void	printEnvInfo () noexcept
	打印环境信息
Protected 成员函数 继承自 rm::OnnxNet
	OnnxNet (std::string_view model_path, OrtProvider prov)
	创建 OnnxNet 对象
std::vector< Ort::Value >	run (const std::vector< Ort::Value > &input_tensors)
	执行 ONNX Runtime 推理
Protected 属性 继承自 rm::OnnxNet
Ort::MemoryInfo	_memory_info
	内存分配信息
Ort::Env	_env
	环境配置
Ort::SessionOptions	_session_options
	会话选项
std::unique_ptr< Ort::Session >	_session
	会话
std::vector< const char * >	_inames
	输入名称
std::vector< const char * >	_onames
	输出名称

详细描述

分类网络推理类

注解

需满足

• 输入层为 [1, c, h, w]，其中 c 为输入图像的通道数，可以是 1 或者 3，h 为高度，w 为宽度

• 输出层为 [1, n]，其中 n 为类别数

构造及析构函数说明

ClassificationNet()

rm::ClassificationNet::ClassificationNet	(	std::string_view	model_path,
		OrtProvider	prov = OrtProvider::CPU )

Python:
	rm.ClassificationNet(	model_path, prov	) ->	<ClassificationNet object>

创建分类网络对象

参数

[in]	model_path	模型路径，如果该路径不存在，则程序将因错误而退出
[in]	prov	Ort 提供者，默认为 OrtProvider::CPU

成员函数说明

inference()

std::pair< int, float > rm::ClassificationNet::inference	(	const std::vector< cv::Mat > &	images,
		const std::vector< float > &	means,
		const std::vector< float > &	stds )

执行分类网络推理

参数

[in]	images	所有输入图像
[in]	means	各通道的均值
[in]	stds	各通道的标准差

返回

分类结果及其置信度