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Yolov5模型已通过TVM进行部署。

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简介：
通过利用TVM推理部署YOLOv5的源代码，并以TVM 8.0版本作为基础，实现YOLOv5-6.1的部署。

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  • 基于TVM的yolov5部署方法
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    本简介介绍了一种基于TVM（TensorVision）框架下的YOLOv5模型部署方案。该方法旨在优化YOLOv5在不同硬件平台上的推理性能，提供高效、跨平台的模型转换与执行流程。 使用TVM 8.0 推理部署 YOLOv5 模型的源码基于YOLOv5版本6.1。此过程涉及将YOLOv5模型转换为适用于TVM框架的形式，以便在各种硬件平台上高效运行推理任务。这通常包括对原始PyTorch或ONNX格式的YoloV5模型进行优化和编译步骤，以生成特定于目标设备的代码或者二进制文件。通过使用TVM提供的工具链如tvmc命令行工具以及Python API，可以简化整个流程，并且能够针对不同的硬件配置（例如CPU、GPU等）来定制部署方案。
     
  • Yolov5模型的网页部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5目标检测模型部署到网页应用中，实现图像上传与实时目标检测功能，适用于快速开发和集成视觉识别服务。 内容概要：本段落介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）以及后端代码（用Python开发，并提供API接口）。这种结构具有较高的灵活性，能够与模型解耦合，便于后续替换训练好的新模型而无需大量修改现有代码。 文档详细介绍了如何安装所需环境、运行项目及具体操作方法。本项目适合学生、具有一定编程基础的初级到中级研发人员以及对人工智能感兴趣的爱好者和科研工作者使用。参与者可以通过该项目快速实现火焰识别功能，并获得实用经验和技术知识。
     
  • 使用YOLOv5和TensorRT/OnnxRuntime在Visual Studio中通过CMakeLists进行推理部署
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    本项目介绍如何在Visual Studio环境下利用CMakeLists集成YOLOv5模型，并借助TensorRT或OnnxRuntime实现高效推理部署，适用于快速开发高性能AI应用。 YOLOv5在C++中可以通过TensorRT或Onnxruntime，在Visual Studio和CmakeLists上实现推理，并使用spdlog进行输出。需要提前安装好相关依赖。
     
  • 将Yolov5模型部署至Web端
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    本项目旨在探讨如何将先进的YOLOv5目标检测模型集成到网页应用中，实现高性能实时图像识别功能，为用户提供便捷高效的在线视觉分析服务。 将Yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型的功能。用户可以上传图片或直接拖拽图片至窗口，系统会返回识别结果及json格式文件。
     
  • ONNX部署Yolov5 v6.1版本模型演示
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    本视频展示了如何使用ONNX在v6.1版本中部署YOLOv5模型，详细介绍了转换、优化及推理过程。 使用最新版的YOLOv5（版本6.1）模型进行ONNX部署，并且环境配置为：torch 1.8.1、torchvision 0.9.1、onnx 1.12.0、onnx-simplifier 0.3.10、onnxoptimizer 0.2.7以及onnxruntime 1.11.1。
     
  • Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码
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    Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。 约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。
     
  • 在C++中利用OpenCV部署Yolov5(DNN)模型
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    本文章介绍如何在C++环境中使用OpenCV库来加载和运行基于DNN框架的YOLOv5目标检测模型，涵盖环境搭建与代码实现细节。 yoyov5-6部署，在C++下使用OpenCV部署Yolov5模型（DNN）。可以参考相关资料下载或自行通过cmake配置OpenCV文件进行操作。
     
  • 在OpenVINO 2022中部署Yolov5 v6.1模型示例
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    本教程详细介绍如何使用Intel的OpenVINO工具套件将YOLOv5版本6.1的深度学习模型高效转换并部署，适用于计算机视觉任务。 使用OpenVINO 2022.1.0、openvino-dev 2022.1.0 和 openvino-telemetry 2022.1.1 部署最新版的YOLOv5 v6.1 模型。同时，需要安装 torch 1.8.1 和 torchvision 0.9.1。
     
  • 将yolov5模型部署至Web端的源代码
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    这段开源代码提供了详细的步骤和脚本，用于在Web应用中集成YOLOv5目标检测模型。它支持快速原型设计与开发，让非专业程序员也能轻松实现图像识别功能。 内容概要：介绍了一个基于YOLOv5的火焰识别模型完整项目，采用C/S架构设计。该项目包括前端代码（使用Vue编写）和后端代码（用Python编写，并提供API接口）。该系统具有较高的灵活性，与具体使用的模型解耦合，使得后续部署自训练的模型时无需修改或只需少量修改现有代码即可实现。 整个项目的源码提供了详细的文档支持，涵盖了环境搭建、项目运行及使用方法等关键步骤。适合学生群体以及具备一定编程基础的工作1-3年的研发人员和对人工智能感兴趣的爱好者们参考学习。通过此项目的学习与实践，参与者可以快速见到实际效果，并为进一步深入研究打下坚实的基础。 详情请参阅相关文章介绍。
     
  • 基于Yolov5的烟火检测-C++模型部署
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    本项目采用YOLOv5框架开发了高效的烟火检测系统，并将其成功移植至C++环境，实现了实时监控与快速响应，保障公共安全。 浓烟与火焰检测的模型及C++推理代码可用于安卓或iOS设备。