OpenCV 4.11.0
开源计算机视觉库
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#include <opencv2/gapi/infer/onnx.hpp>
公共成员函数 | |
Params (const std::string &model) | |
类构造函数。 | |
GBackend | backend () const |
Params< Net > & | cfgAddExecutionProvider (ep::CoreML &&ep) |
添加运行时的执行提供程序。 | |
Params< Net > & | cfgAddExecutionProvider (ep::CUDA &&ep) |
添加运行时的执行提供程序。 | |
Params< Net > & | cfgAddExecutionProvider (ep::DirectML &&ep) |
添加运行时的执行提供程序。 | |
Params< Net > & | cfgAddExecutionProvider (ep::OpenVINO &&ep) |
添加运行时的执行提供程序。 | |
Params< Net > & | cfgAddExecutionProvider (ep::TensorRT &&ep) |
添加运行时的执行提供程序。 | |
Params< Net > & | cfgDisableMemPattern () |
禁用内存模式优化。 | |
Params< Net > & | cfgInputLayers (const typename PortCfg< Net >::In &layer_names) |
指定推理的网络输入层名称序列。 | |
Params< Net > & | cfgMeanStd (const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &m, const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &s) |
指定预处理的均值和标准差。 | |
Params< Net > & | cfgNormalize (const typename PortCfg< Net >::Normalize &normalizations) |
指定预处理的归一化参数。 | |
Params< Net > & | cfgOptLevel (const int opt_level) |
配置ONNX Runtime的优化级别。 | |
Params< Net > & | cfgOutputLayers (const typename PortCfg< Net >::Out &layer_names) |
指定推理的输出层名称序列。 | |
Params< Net > & | cfgPostProc (const std::vector< cv::GMatDesc > &out_metas, const PostProc &remap_function) |
配置图输出并提供用户的后处理函数。 | |
Params< Net > & | cfgPostProc (const std::vector< cv::GMatDesc > &out_metas, const PostProc &remap_function, const std::vector< std::string > &names_to_remap) |
Params< Net > & | cfgPostProc (std::vector< cv::GMatDesc > &&out_metas, PostProc &&remap_function) |
Params< Net > & | cfgPostProc (std::vector< cv::GMatDesc > &&out_metas, PostProc &&remap_function, std::vector< std::string > &&names_to_remap) |
Params< Net > & | cfgSessionOptions (const std::map< std::string, std::string > &options) |
配置ONNX Runtime的会话选项。 | |
Params< Net > & | constInput (const std::string &layer_name, const cv::Mat &data, TraitAs hint=TraitAs::TENSOR) |
设置常量输入。 | |
cv::util::any | params () const |
std::string | tag () const |
受保护的属性 | |
detail::ParamDesc | desc |
包含推理参数的描述和填充这些参数的函数集。
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添加运行时的执行提供程序。
此函数用于添加ONNX Runtime CoreML执行提供程序选项。
ep | CoreML 执行提供程序选项。 |
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添加运行时的执行提供程序。
此函数用于添加ONNX Runtime CUDA执行提供程序选项。
ep | CUDA 执行提供程序选项。 |
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添加运行时的执行提供程序。
此函数用于添加ONNX Runtime DirectML执行提供程序选项。
ep | DirectML 执行提供程序选项。 |
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添加运行时的执行提供程序。
此函数用于添加ONNX Runtime OpenVINO执行提供程序选项。
ep | OpenVINO 执行提供程序选项。 |
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添加运行时的执行提供程序。
此函数用于添加 ONNX Runtime TensorRT 执行提供程序选项。
ep | TensorRT 执行提供程序选项。 |
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禁用内存模式优化。
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指定推理的网络输入层名称序列。
此函数用于将图输入的数据与网络拓扑的输入层关联。名称数量必须与网络输入数量匹配。如果网络只有一个输入层,则无需调用此函数,因为该层会自动与输入关联,但这并不妨碍您自己进行关联。名称计数必须与网络输入数量匹配。
layer_names | std::array<std::string, N>,其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含输入层的名称。 |
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指定预处理的归一化参数。
此函数用于设置输入数据预处理的归一化参数。
normalizations | std::array<cv::Scalar, N>,其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输入数量。包含启用或禁用输入数据归一化的布尔值。 |
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配置ONNX Runtime的优化级别。
opt_level | [优化级别]:有效值为 0(禁用)、1(基本)、2(扩展)、99(全部)。有关所有优化级别的完整列表,请参阅 onnxruntime_c_api.h(枚举 GraphOptimizationLevel)。 |
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指定推理的输出层名称序列。
此函数用于将图输出的数据与网络拓扑的输出层关联。如果网络只有一个输出层,则无需调用此函数,因为该层会自动与输出关联,但这并不妨碍您自己进行关联。名称计数必须与网络输出数量匹配,或者您可以设置自己的输出,但这种情况下必须额外使用 cfgPostProc 函数。
layer_names | std::array<std::string, N>,其中 N 是在 G_API_NET 中定义的输出数量。包含输出层的名称。 |
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这是一个重载的成员函数,为了方便起见。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。该函数具有附加参数 names_to_remap。此参数提供有关将用于推理和后处理函数的输出层的信息。
out_metas | 输出元信息。 |
remap_function | 后处理函数。 |
names_to_remap | 输出层的名称。网络的推理将在这几层上进行。推理结果将使用这些名称在后处理函数中进行处理。 |
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这是一个重载的成员函数,为了方便起见。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。具有右值参数的函数。
out_metas | 输出的右值元信息(类型、维度)。 |
remap_function | 右值后处理函数,它有两个参数。第一个是 onnx 结果,第二个是图输出。两个参数都是 std::map,包含层名称和 cv::Mat 的 pair。 |
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这是一个重载的成员函数,为了方便起见。它与上面的函数的区别仅在于它接受的参数。具有右值参数和附加参数 names_to_remap 的函数。
out_metas | 输出的右值元信息。 |
remap_function | 右值后处理函数。 |
names_to_remap | 输出层的rvalue名称。网络推理将在这些层上进行。推理结果将使用这些名称在后处理函数中进行处理。 |
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配置ONNX Runtime的会话选项。
此函数用于通过接受键值对映射来设置ONNX Runtime会话的各种会话选项。
options | 要应用于ONNX Runtime会话的会话选项映射。 |
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设置常量输入。
此函数用于设置常量输入。由于此情况下预处理已禁用,因此此输入必须是已准备好的张量。您应该提供将接收提供数据的网络层的名称。
layer_name | 网络层名称。 |
data | 包含将与网络层关联的数据的cv::Mat。 |
hint | 输入类型 (TENSOR)。 |
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受保护的 |