#include <opencv2/gapi/infer/onnx.hpp>

Collaboration diagram for cv::gapi::onnx::Params< Net >:

公開メンバ関数
	Params (const std::string &model)
	クラスのコンストラクタ。

GBackend	backend () const

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::CoreML &&ep)
	ランタイムに実行プロバイダを追加する。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::CUDA &&ep)
	ランタイムに実行プロバイダを追加する。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::DirectML &&ep)
	ランタイムに実行プロバイダを追加する。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::OpenVINO &&ep)
	ランタイムに実行プロバイダを追加する。

Params< Net > &	cfgAddExecutionProvider (ep::TensorRT &&ep)
	ランタイムに実行プロバイダを追加する。

Params< Net > &	cfgDisableMemPattern ()
	メモリパターン最適化を無効にする。

Params< Net > &	cfgInputLayers (const typename PortCfg< Net >::In &layer_names)
	推論用にネットワーク入力レイヤ名の並びを指定する。

Params< Net > &	cfgMeanStd (const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &m, const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &s)
	前処理用の平均値と標準偏差を指定する。

Params< Net > &	cfgNormalize (const typename PortCfg< Net >::Normalize &normalizations)
	前処理用の正規化パラメータを指定する。

Params< Net > &	cfgOptLevel (const int opt_level)
	ONNX Runtime の最適化レベルを設定する。

Params< Net > &	cfgOutputLayers (const typename PortCfg< Net >::Out &layer_names)
	推論用に出力レイヤ名の並びを指定する。

Params< Net > &	cfgPostProc (const std::vector< cv::GMatDesc > &out_metas, const PostProc &remap_function)
	グラフ出力を設定し、ユーザから後処理関数を提供する。

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)
	ONNX Runtime のセッションオプションを設定する。

Params< Net > &	constInput (const std::string &layer_name, const cv::Mat &data, TraitAs hint=TraitAs::TENSOR)
	定数入力を設定する。

cv::util::any	params () const

std::string	tag () const

限定公開変数類
detail::ParamDesc	desc

詳細説明

template<typename Net>
class cv::gapi::onnx::Params< Net >

推論パラメータの記述と、それらのパラメータを設定する一連の関数を含む。

構築子と解体子の詳解

◆ Params()

template<typename Net >

cv::gapi::onnx::Params< Net >::Params ( const std::string & model )

inline

クラスのコンストラクタ。

モデル情報に基づいて Params を構築し、その他の推論記述パラメータにデフォルト値を設定する。

引数

model モデルへのパス（.onnx ファイル）。

メンバ関数詳解

◆ backend()

template<typename Net >

GBackend cv::gapi::onnx::Params< Net >::backend ( ) const

inline

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgAddExecutionProvider() [1/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::CoreML && ep )

inline

ランタイムに実行プロバイダを追加する。

ONNX Runtime の CoreML 実行プロバイダのオプションを追加するために使用される関数。

引数

ep	CoreML 実行プロバイダのオプション。

参照: cv::gapi::onnx::ep::CoreML.

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgAddExecutionProvider() [2/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::CUDA && ep )

inline

ランタイムに実行プロバイダを追加する。

ONNX Runtime の CUDA 実行プロバイダのオプションを追加するために使用される関数。

引数

ep	CUDA 実行プロバイダのオプション。

参照: cv::gapi::onnx::ep::CUDA.

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgAddExecutionProvider() [3/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::DirectML && ep )

inline

ランタイムに実行プロバイダを追加する。

ONNX Runtime の DirectML 実行プロバイダのオプションを追加するために使用される関数。

引数

ep	DirectML 実行プロバイダのオプション。

参照: cv::gapi::onnx::ep::DirectML.

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgAddExecutionProvider() [4/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::OpenVINO && ep )

inline

ランタイムに実行プロバイダを追加する。

ONNX Runtime の OpenVINO 実行プロバイダのオプションを追加するために使用される関数。

引数

ep	OpenVINO 実行プロバイダのオプション。

参照: cv::gapi::onnx::ep::OpenVINO.

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgAddExecutionProvider() [5/5]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgAddExecutionProvider ( ep::TensorRT && ep )

inline

ランタイムに実行プロバイダを追加する。

ONNX Runtime の TensorRT 実行プロバイダのオプションを追加するために使用される関数。

引数

ep	TensorRT 実行プロバイダのオプション。

参照: cv::gapi::onnx::ep::TensorRT.

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgDisableMemPattern()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgDisableMemPattern ( )

inline

メモリパターン最適化を無効にする。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgInputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgInputLayers ( const typename PortCfg< Net >::In & layer_names )

inline

推論用にネットワーク入力レイヤ名の並びを指定する。

この関数は、グラフ入力のデータをネットワークトポロジの入力レイヤに関連付けるために使用される。名前の数はネットワーク入力の数と一致しなければならない。ネットワークの入力レイヤが1つだけの場合、そのレイヤは自動的に入力に関連付けられるため呼び出す必要はないが、自分で呼び出すことを妨げるものではない。名前の数はネットワーク入力の数と一致しなければならない。

引数

layer_names std::array<std::string, N>。N は G_API_NET で定義された入力の数である。入力レイヤの名前を格納する。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgMeanStd()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgMeanStd	(	const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &	m,
		const typename PortCfg< Net >::NormCoefs &	s )

inline

前処理用の平均値と標準偏差を指定する。

この関数は、入力データの前処理用に平均値と標準偏差を設定するために使用される。

引数

m	std::array<cv::Scalar, N>。N は G_API_NET で定義された入力の数である。平均値を格納する。
s	std::array<cv::Scalar, N>。N は G_API_NET で定義された入力の数である。標準偏差の値を格納する。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgNormalize()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgNormalize ( const typename PortCfg< Net >::Normalize & normalizations )

inline

前処理用の正規化パラメータを指定する。

この関数は、入力データの前処理用に正規化パラメータを設定するために使用される。

引数

normalizations std::array<cv::Scalar, N>。N は G_API_NET で定義された入力の数である。入力データの正規化を有効または無効にする bool 値を格納する。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgOptLevel()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgOptLevel ( const int opt_level )

inline

ONNX Runtime の最適化レベルを設定する。

引数

opt_level [optimization level]: 有効な値は 0（無効）、1（基本）、2（拡張）、99（すべて）である。すべての最適化レベルの完全な一覧については onnxruntime_c_api.h（enum GraphOptimizationLevel）を参照すること。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

この関数の呼び出しグラフ:

◆ cfgOutputLayers()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgOutputLayers ( const typename PortCfg< Net >::Out & layer_names )

inline

推論用に出力レイヤ名の並びを指定する。

この関数は、グラフ出力のデータをネットワークトポロジの出力レイヤに関連付けるために使用される。ネットワークの出力レイヤが1つだけの場合、そのレイヤは自動的に出力に関連付けられるため呼び出す必要はないが、自分で呼び出すことを妨げるものではない。名前の数はネットワーク出力の数と一致しなければならない。あるいは独自の出力を設定することもできるが、その場合はさらに cfgPostProc 関数を使用する必要がある。

引数

layer_names std::array<std::string, N>。N は G_API_NET で定義された出力の数である。出力レイヤの名前を格納する。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgPostProc() [1/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	const std::vector< cv::GMatDesc > &	out_metas,
		const PostProc &	remap_function )

inline

グラフ出力を設定し、ユーザから後処理関数を提供する。

この関数は動的な出力を持つネットワークを扱う場合に使用する。推論結果の次元を事前に知ることができないため、グラフの出力を構築するためにその次元を指定する必要がある。これらの次元は推論結果と異なる場合がある。そのため、推論結果から情報を取得し、out_metas の次元から構築される出力を埋める PostProc 関数を指定する必要がある。

引数

out_metas	出力に関するメタ情報（型、次元）。
remap_function	2つの引数を持つ後処理関数。1つ目は onnx の結果、2つ目はグラフの出力である。どちらの引数もレイヤ名と cv::Mat のペアを含む std::map である。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgPostProc() [2/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	const std::vector< cv::GMatDesc > &	out_metas,
		const PostProc &	remap_function,
		const std::vector< std::string > &	names_to_remap )

inline

これは利便性のために用意されたオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け付ける引数のみが異なる。この関数には追加の引数 names_to_remap がある。この引数は、推論と後処理関数に使用される出力レイヤーに関する情報を提供する。

引数

out_metas	出力に関するメタ情報。
remap_function	後処理関数。
names_to_remap	出力レイヤの名前。ネットワークの推論はこれらのレイヤで実行される。推論結果はこれらの名前を使って後処理関数で処理される。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgPostProc() [3/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	std::vector< cv::GMatDesc > &&	out_metas,
		PostProc &&	remap_function )

inline

これは利便性のために用意されたオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け付ける引数のみが異なる。rvalue 引数を持つ関数である。

引数

out_metas	出力に関する rvalue のメタ情報（型、次元）。
remap_function	2つの引数を持つ rvalue の後処理関数。1つ目は onnx の結果、2つ目はグラフの出力である。どちらの引数もレイヤ名と cv::Mat のペアを含む std::map である。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgPostProc() [4/4]

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgPostProc	(	std::vector< cv::GMatDesc > &&	out_metas,
		PostProc &&	remap_function,
		std::vector< std::string > &&	names_to_remap )

inline

これは利便性のために用意されたオーバーロードされたメンバ関数である。上記の関数とは受け付ける引数のみが異なる。rvalue 引数と追加の引数 names_to_remap を持つ関数である。

引数

out_metas	rvalue の出力メタ情報。
remap_function	rvalue の後処理関数。
names_to_remap	出力レイヤの rvalue の名前。ネットワークの推論はこれらのレイヤで実行される。推論結果はこれらの名前を使って後処理関数で処理される。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ cfgSessionOptions()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::cfgSessionOptions ( const std::map< std::string, std::string > & options )

inline

ONNX Runtime のセッションオプションを設定する。

この関数は、キーと値のペアのマップを受け取ることで、ONNX Runtime セッションのさまざまなセッションオプションを設定するために使用する。

引数

options ONNX Runtime のセッションに適用されるセッションオプションのマップ。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ constInput()

template<typename Net >

Params< Net > & cv::gapi::onnx::Params< Net >::constInput	(	const std::string &	layer_name,
		const cv::Mat &	data,
		TraitAs	hint = TraitAs::TENSOR )

inline

定数入力を設定する。

この関数は定数入力を設定するために使用する。この場合は前処理が無効化されるため、入力は事前に準備されたテンソルでなければならない。指定したデータを受け取るネットワークレイヤーの名前を指定する必要がある。

引数

layer_name	ネットワークレイヤの名前。
data	ネットワークレイヤに関連付けられるデータを含む cv::Mat。
hint	入力の型（TENSOR）。

戻り値: 変更されたオブジェクトへの参照。

◆ params()

template<typename Net >

cv::util::any cv::gapi::onnx::Params< Net >::params ( ) const

inline

◆ tag()

template<typename Net >

std::string cv::gapi::onnx::Params< Net >::tag ( ) const

inline

メンバ変数詳解

◆ desc

template<typename Net >

detail::ParamDesc cv::gapi::onnx::Params< Net >::desc

protected

このクラス詳解は次のファイルから抽出されました:

opencv2/gapi/infer/onnx.hpp

公開メンバ関数

限定公開変数類

詳細説明

構築子と解体子の詳解

◆ Params()

メンバ関数詳解

◆ backend()

◆ cfgAddExecutionProvider() [1/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [2/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [3/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [4/5]

◆ cfgAddExecutionProvider() [5/5]

◆ cfgDisableMemPattern()

◆ cfgInputLayers()

◆ cfgMeanStd()

◆ cfgNormalize()

◆ cfgOptLevel()

◆ cfgOutputLayers()

◆ cfgPostProc() [1/4]

◆ cfgPostProc() [2/4]

◆ cfgPostProc() [3/4]

◆ cfgPostProc() [4/4]

◆ cfgSessionOptions()

◆ constInput()

◆ params()

◆ tag()

メンバ変数詳解

◆ desc