为std::string释放内存时出现异常(试图在UE4中使用YOLO/Darknet )

Question

我正在尝试让YOLO/Darknet在UE4项目中工作。我已经将YOLO构建为C++动态链接库，并将所有依赖项添加到该项目中。它构建得很好，代码的某些部分也正常工作，但我在某个时刻遇到了一个异常，经过几天的努力才弄清楚，我现在很困惑，需要一些帮助。

下面是我从UE4类内部调用创建YOLO检测器类的代码：

YOLO_DataPath = FPaths::ProjectDir() + "Plugins/Stereolabs/Source/YOLO/Data/";
std::string YOLO_DataPathC(TCHAR_TO_UTF8(*YOLO_DataPath));

std::string  NamesFile = YOLO_DataPathC + "obj.names";
std::string  CFGFile = YOLO_DataPathC + "yolo-obj.cfg";
std::string  WeightsFile = YOLO_DataPathC + "yolo-obj.weights";

Detector YOLODetector(CFGFile, WeightsFile);

下面是被调用的构造函数(从'yolo_v2_class.cpp'，第130行)：

LIB_API Detector::Detector(std::string cfg_filename, std::string weight_filename, int gpu_id) : cur_gpu_id(gpu_id)
{
    wait_stream = 0;
#ifdef GPU
    int old_gpu_index;
    check_cuda( cudaGetDevice(&old_gpu_index) );
#endif

    detector_gpu_ptr = std::make_shared<detector_gpu_t>();
    detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());

#ifdef GPU
    //check_cuda( cudaSetDevice(cur_gpu_id) );
    cuda_set_device(cur_gpu_id);
    printf(" Used GPU %d \n", cur_gpu_id);
#endif
    network &net = detector_gpu.net;
    net.gpu_index = cur_gpu_id;
    //gpu_index = i;

    _cfg_filename = cfg_filename;
    _weight_filename = weight_filename;

    char *cfgfile = const_cast<char *>(_cfg_filename.c_str());
    char *weightfile = const_cast<char *>(_weight_filename.c_str());

    net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1, 1);
    if (weightfile) {
        load_weights(&net, weightfile);
    }
    set_batch_network(&net, 1);
    net.gpu_index = cur_gpu_id;
    fuse_conv_batchnorm(net);

    layer l = net.layers[net.n - 1];
    int j;

    detector_gpu.avg = (float *)calloc(l.outputs, sizeof(float));
    for (j = 0; j < NFRAMES; ++j) detector_gpu.predictions[j] = (float*)calloc(l.outputs, sizeof(float));
    for (j = 0; j < NFRAMES; ++j) detector_gpu.images[j] = make_image(1, 1, 3);

    detector_gpu.track_id = (unsigned int *)calloc(l.classes, sizeof(unsigned int));
    for (j = 0; j < l.classes; ++j) detector_gpu.track_id[j] = 1;

#ifdef GPU
    check_cuda( cudaSetDevice(old_gpu_index) );
#endif
}

所有这些代码似乎都运行得很好，但是当它到达构造函数的末尾时，它遇到了一个异常，它似乎正在尝试删除一行中的字符串( xmemory - c:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio14.0\VC\include\xmemory 0的第132行)：

::operator delete(_Ptr);

完整的调用堆栈如下：

[Inline Frame] yolo_cpp_dll.dll!std::_Deallocate(void * _Ptr, unsigned __int64) Line 132
[Inline Frame] yolo_cpp_dll.dll!std::allocator<char>::deallocate(char *) Line 720
[Inline Frame] yolo_cpp_dll.dll!std::_Wrap_alloc<std::allocator<char> >::deallocate(char * _Count, unsigned __int64) Line 987
[Inline Frame] yolo_cpp_dll.dll!std::basic_string<char,std::char_traits<char>,std::allocator<char> >::_Tidy(bool) Line 2258
[Inline Frame] yolo_cpp_dll.dll!std::basic_string<char,std::char_traits<char>,std::allocator<char> >::{dtor}() Line 1017
yolo_cpp_dll.dll!Detector::Detector(std::basic_string<char,std::char_traits<char>,std::allocator<char> > cfg_filename, std::basic_string<char,std::char_traits<char>,std::allocator<char> > weight_filename, int gpu_id) Line 177

从我能找到的关于这个错误的有限信息中，它可能是使用不同的编译器编译的DLL的问题。我现在已经花了几天的时间尝试从零开始编译所有东西的不同版本-从源代码编译UE4，UE4项目，YOLO cpp DLL。我已经尝试了Visual Studio 2015和2017的完全干净的安装，每次都会遇到同样的问题。

有没有人知道这到底是怎么回事？我该如何修复它或解决它呢？

Answer 1

简单的方法:永远不要在不同的模块之间传递std::xxx对象。使用原始的C类型。内存应该在分配它的模块中释放。

检测器( const char* cfg_filename，const char* weight_filename，int gpu_id)

硬方法:用相同的编译器/选项编译所有模块(在UE4的情况下特别难)。

Answer 2

正如其他人指出的那样，无故障的方法是将代码隐藏在C接口后面，但如果您使用C++，这会对您的接口造成很大限制。因此，如果您想走更艰难的道路，我知道至少有两个项目成功地做到了这一点，您可以进入他们的代码中了解完整的细节。

https://github.com/carla-simulator/carla

• AirSim：https://github.com/Microsoft/AirSim

：

• CARLA

正如这里的大多数评论所指出的，使用相同的编译器和配置，如果您在Visual Studio中打开一个UE4项目，您应该能够检查配置。

然后技巧是静态链接MSVCRT.lib。除非您自己编译UE4，否则它使用发布模式，因此使用/MD编译器标志(参见msvc reference)。下面是CARLA的构建脚本BuildLibCarla.bat#L103-L111中的示例，它使用CMake创建一个静态库，然后这个库被链接到一个UE4插件(dll)中。

Linux

为了完成，我也会添加Linux的细节，因为我希望我在不得不这样做的时候已经在网上找到了这篇文章！

如果您是在Linux上构建的，事情会变得有点复杂，UE4链接到LLVM的libc++运行时，而不是默认的GNU的libstdc++。根据UE4版本的不同，它们使用不同版本的LLVM工具链(它们倾向于相对频繁地更新它)。它们与UE4捆绑在一起，您可以在

二进制文件头和库：Engine/Source/ThirdParty/Linux/LibCxx

• SDK，
• ：Engine/Extras/ThirdPartyNotUE/SDKs/HostLinux/Linux_x64/<clang version>/x86_64-unknown-linux-gnu

然后，要么针对libc++.a和libc++abi.a的捆绑版本进行编译和链接，要么编译自己的版本(这就是CARLA做Setup.sh#L37-L58的工作)。请注意，使用从apt install获得的libc++和libc++abi将不起作用，因为这些代码不是用位置独立代码(-fPIC)编译的，您需要将这些代码链接到UE4中的.so。