YOLOv8 на C и OpenCV: Конвертация PyTorch модели в ONNX формат

В этом подробном пошаговом руководстве мы разберем весь процесс интеграции модели детекции объектов YOLOv8 в C проект. Чаще всего YOLOv8 используют в Python но для продакшена и высокопроизводительных приложений часто требуется C. Мы научимся конвертировать модель из родного PyTorch формата .pt в универсальный ONNX что позволит нам легко работать с ней из C с помощью модуля DNN библиотеки OpenCV. Этот урок отлично подойдет для начинающих желающих разобраться в практическом применении нейросетей в C. В ходе этого видео вы: -Установите необходимые зависимости ultralytics для YOLOv8 OpenCV для C. -Научитесь конвертировать модель YOLOv8 из .pt в .onnx с помощью нескольких строк на Python. -Создадите базовый C проект и настроите его для работы с OpenCV. -Реализуете загрузку ONNX модели с использованием cv::dnn::readNetFromONNX. -Напишите препроцессинг входного изображения для соответствия ожиданиям нейросети. -Выполните прямое распространение инференс и получите тензор с результатами. -Напишите постпроцессинг для парсинга выходного тензора извлечения bounding boxes классов и уверенностей. -Визуализируете результаты детекции объектов на исходном изображении. Этот гайд - ключ к использованию самых современных нейронных сетей в производительных C приложениях.,