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2026-06-12

从内存加载明文模型 - YoloLoadModelMemoryEx ​

函数简介 ​

从内存加载明文主模型，可选 NCNN .param 与类别名表。

接口名称 ​

YoloLoadModelMemoryEx

DLL 调用 ​

long YoloLoadModelMemoryEx(long ola, long modelData, int modelSize, long ncnnParamData, int ncnnParamSize, long labelData, int labelSize, int modelType, int inferenceType, int inferenceDevice);

参数说明 ​

参数名类型说明
ola长整数型OLAPlug 对象指针，由 CreateCOLAPlugInterFace 生成。
modelData长整数型主模型内存地址
modelSize整数型主模型字节数
ncnnParamData长整数型NCNN .param 地址，无则 0
ncnnParamSize整数型NCNN .param 长度
labelData长整数型类别名称表内存地址；无则 0。传原始文件字节，编码自动识别，见 类别名称表说明
labelSize整数型类别名称表字节长度（精确字节数，不含多余 \0）；无则 0
modelType整数型模型类型
inferenceType整数型推理类型
inferenceDevice整数型inferenceDevice：-1 表示 CPU；0 及以上表示 GPU 索引。GPU 不可用时可能自动回退 CPU（以实际 ExecutionProvider 为准）。

示例 ​

SDK 调用 ​

cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
long handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
csharp
using OLAPlug;

var ola = new OLAPlugServer();
long handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
python
from OLAPlugServer import OLAPlugServer

ola = OLAPlugServer()
handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)
java
import com.olaplug.OLAPlugServer;

OLAPlugServer ola = new OLAPlugServer();
long handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
cpp
var ola = com("OlaPlug.OlaSoft")
var handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)
vbscript
Set ola = CreateObject("OlaPlug.OlaSoft")
handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)
text
.局部变量 ola, OLAPlug
ola.创建 ()
handle ＝ ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)
aardio
import OLAPlugServer;
var ola = OLAPlugServer();
var handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
text
变量 ola <类型 = OLAPlugServer>
ola = 新建 OLAPlugServer
长整数 handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)
cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
long handle = ola.YoloLoadModelMemoryEx(0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);

原生 DLL 调用 ​

cpp
long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
YoloLoadModelMemoryEx(instance, 0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
csharp
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;

[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern long CreateCOLAPlugInterFace();
[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern long YoloLoadModelMemoryEx(long ola, long modelData, int modelSize, long ncnnParamData, int ncnnParamSize, long labelData, int labelSize, int modelType, int inferenceType, int inferenceDevice);

long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
YoloLoadModelMemoryEx(instance, 0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0);
python
from ctypes import CDLL, c_int, c_int64, create_string_buffer

ola = CDLL("OLAPlug_x64.dll")
ola.CreateCOLAPlugInterFace.restype = c_int64
instance = ola.CreateCOLAPlugInterFace()
ola.YoloLoadModelMemoryEx(instance, 0, 0, "models/yolov8n.olam", "models/yolov8n.olam", 0, 0, 0, 0, 0)

返回值 ​

长整数型：模型句柄，失败返回 0。

注意事项 ​

  • 需要插件已开通 YOLO 模块权限（Reg、Login的FeatureList中包含YOLO特性）。
值含义
0TensorRT Engine（.engine）
1ONNX（.onnx）
2NCNN（.bin + .param 双文件）
值含义
0Detect 目标检测
1Classify 图像分类
2Segment 实例分割
3Pose 姿态估计
4Obb 旋转框检测
  • inferenceDevice：-1 表示 CPU；0 及以上表示 GPU 索引。GPU 不可用时可能自动回退 CPU（以实际 ExecutionProvider 为准）。
  • 缓冲区不得为加密包格式。
  • 推荐 labelBytes = File.ReadAllBytes("labels.txt")，labelSize = labelBytes.Length；支持 \| 分隔、多行及 UTF-8/GBK 等编码，见 类别名称表说明。