LabVIEW环境下YOLOv5与ONNX Runtime结合实现多模型并行推理与跨平台部署

LabVIEW 里的深度学习方案不多，这套用 YOLOv5 加 ONNX Runtime 的组合，真的是比较实用的一个。多模型并行推理不光能上 CPU，也能跑 GPU，适配起来还挺灵活。尤其是它把推理逻辑封装成了 DLL，在 LabVIEW 里直接调用，方便多，不用手动整一堆外部脚本。

模型转换部分也讲得比较清楚，从 PyTorch 到 ONNX，怎么接进 LabVIEW 都走得通。你要是以前用 C++或者 Python 做过推理，这边迁移过来基本不会卡壳，最多改改nameclass和 ONNX 路径就能跑。

ONNX Runtime支持多线程和多设备，这点蛮加分的。比如你手上有多个 GPU 任务，可以直接并行推，速度确实能提不少。我试过在多核 CPU 上同时推两个模型，响应也快，延迟控制得住。

适合做视频监控、工业检测或者自动驾驶前的朋友用。如果你想做跨平台推理，或者不想在 LabVIEW 里自己敲太多 C++代码，那这个方案可以说是比较省心的。

如果你对封装 DLL 不熟，建议先看看它配套的那几篇文章，像这篇讲 VS2019 C++推理的，或者这篇支持多线程的封装文，都还蛮实用的，照着改基本能直接上手。

，LabVIEW 集成深度学习模型其实没你想的那么麻烦。走 ONNX Runtime 这条路子，稳定、兼容性好，关键也不会把系统搞得太重。如果你项目里模型更新频率高，那种只换模型文件就能继续跑的方式，真的太香了。