rm::ClassificationNet类 参考

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#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
Public 成员函数 继承自 rm::OnnxNet
	OnnxNet (std::string_view model_path, OrtProvider prov)
	创建 OnnxNet 对象
void	printModelInfo () noexcept
	打印模型信息
std::any	inference (const std::vector< cv::Mat > &images, const PreprocessOptions &preop, const PostprocessOptions &postop)
	推理

静态 Public 成员函数
static std::pair< int, float >	cast (const std::any &result)
	推理结果转换
静态 Public 成员函数 继承自 rm::OnnxNet
static void	printEnvInfo () noexcept
	打印环境信息

Private 成员函数
std::vector< Ort::Value >	preProcess (const std::vector< cv::Mat > &images, const PreprocessOptions &options) override
	预处理
std::any	postProcess (const std::vector< Ort::Value > &output_tensors, const PostprocessOptions &postop) override
	后处理

额外继承的成员函数
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 )

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

cast()

static std::pair< int, float > rm::ClassificationNet::cast ( const std::any & result )

inlinestatic

推理结果转换

参数

[in]

result

使用 std::any 表示的推理结果

返回

转换后的推理结果，为 std::pair<int, float> 类型，表示分类结果及其置信度

postProcess()

std::any rm::ClassificationNet::postProcess ( const std::vector< Ort::Value > & output_tensors, const PostprocessOptions & postop )

overrideprivatevirtual

后处理

参数

[in]	output_tensors	模型的输出 Tensors
[in]	postop	无需后处理选项，传入 {} 即可

返回

用 std::any 表示的分类结果及其置信度，可使用 rm::ClassificationNet::cast 函数对返回类型进行转换

实现了 rm::OnnxNet.

preProcess()

std::vector< Ort::Value > rm::ClassificationNet::preProcess ( const std::vector< cv::Mat > & images, const PreprocessOptions & options )

overrideprivatevirtual

预处理

参数

[in]	images	所有输入图像
[in]	options	预处理选项，包含各通道的均值和标准差

返回

模型的输入 Tensors

实现了 rm::OnnxNet.

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该类的文档由以下文件生成:

• rmvl/ml/ort.h