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使用YOLOv5和TensorRT/OnnxRuntime在Visual Studio中通过CMakeLists进行推理部署

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 在Windows 10上从零开始部署YOLOV5（使用TensorRTX和CMakeLists文件）
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    本教程详细介绍如何在Windows 10环境下搭建YOLOv5深度学习框架，涵盖TensorRTX优化及CMakeLists配置，适合初学者入门。 内容概要：本段落介绍了一个专为在Windows 10上部署YOLOv5模型（使用tensorrtx）而设计的CMakeLists.txt文件。该文件详细描述了如何配置所需的库路径，以确保YOLOv5模型能够正确地进行部署和执行。 主要特点包括： - 项目名称设定为yolov5。 - 定义并指定了OpenCV和TensorRT的相关路径，用户需根据自身环境做相应调整。 - 开启CUDA语言支持，并且不需要在Visual Studio中单独配置CUDA路径。 - 包含了对OpenCV库的查找与链接步骤。 - 指定多个源文件及头文件用于编译过程。 - 链接了一系列必要的库，如nvinfer、nvinfer_plugin、OpenCV库以及CUDA和线程库。 本段落适合那些希望在Windows 10上使用TensorRT部署YOLOv5模型的开发者阅读。建议读者在利用此CMakeLists.txt文件前先确保已安装所有必需的依赖项，并根据自身系统环境修改指定路径信息，同时仔细核对所有的库及头文件路径以保证其准确性。
     
  • Yolov5在TensorRT上的C++部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5模型使用TensorRT进行优化，并通过C++实现高效部署，适用于需要高性能推理的应用场景。 1. 使用Yolov5转换为.engine文件以便在C++环境中进行预测；2. TensorRT相比ONNXRuntime等其他方式具有推理速度快的优势。
     
  • 使用 QT 在 YOLOV5 中部署可视化图片和视频推理界面
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    本项目介绍如何利用QT框架为YOLOV5模型开发一个用户友好的图形界面，支持实时展示图像与视频的推理结果。 基于YOLOV5的猫与老鼠图像数据集的目标检测实战项目包括代码、数据集以及训练好的权重参数，经测试可以直接使用。 该项目经过100个epoch的迭代，在runs目录下保存了所有训练结果，并在runsdetect目录中保留了网络推理训练集的所有结果。其推理效果良好：map 0.5为0.9，而map0.5:0.95则为0.6。 运行qt_inference脚本将打开一个可视化界面，支持图片和视频的检测功能。该界面上会生成两个窗口，一个是原始图像或视频展示区，另一个则是经过推理处理后的图像或视频显示区域。 关于如何创建自己的目标检测UI界面可以参考相关文献资料进行学习研究。
     
  • YOLO-TensorRT部署-使用yolo-tensorrt-master.zip
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    本项目提供了一个基于TensorRT优化过的YOLO目标检测模型部署方案，通过yolo-tensorrt-master.zip文件实现高效推理。适合需要高性能计算资源的深度学习应用开发人员参考使用。 在当前的人工智能与机器学习领域，深度学习模型的部署是一个关键环节。YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时对象检测系统因其轻量级及高效性而受到广泛欢迎。TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能推理加速器，专为优化和部署深度学习模型设计。因此，将YOLO与TensorRT结合使用可以在NVIDIA硬件平台上实现高效的部署，并显著提升检测速度和效率。 压缩包文件名为“yolo-tensorrt 部署-yolo-tensorrt-master.zip”，很可能包含用于整合YOLO模型与TensorRT的资源及代码。该文件可能包括为YOLO定制的TensorRT引擎构建工具、优化脚本、部署指南、API接口以及预训练模型等，帮助开发者快速搭建高效的实时对象检测系统。 处理这类文件时通常需要具备一定的深度学习知识和使用经验，同时对YOLO架构有所了解。整个部署过程大致包含模型转换（将YOLO从训练框架转为TensorRT支持的格式）、网络图解析、层优化（如张量核心融合及内核自动调优等）、精度校准以及最终引擎生成与测试步骤。这些操作旨在保证检测准确性的同时，最大化提升推理速度。 此外，该压缩包可能还包括一些辅助性文档以帮助理解部署过程和解决故障问题。对于寻求将YOLO模型应用于边缘设备（如自动驾驶汽车、智能监控系统）的开发者来说，此资源可显著简化工作流程。 在选择YOLO版本时也需考虑不同场景需求，例如速度与准确性的权衡。常见的选项包括YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5等，每种都有其特点和适用范围。结合TensorRT后，这些版本的性能将得到进一步优化以适应高性能计算环境。 该压缩包对于希望在实际应用中快速部署高效且准确的对象检测系统的开发者及研究人员来说是一份宝贵的资源。通过使用经过TensorRT优化后的YOLO模型，可以有效减少延迟并提升吞吐量，从而满足自动驾驶、视频监控和安防等对实时性要求较高的应用场景需求。随着深度学习技术的不断发展，类似的技术整合与优化将变得越来越普遍。
     
  • TensorRT下yoloV5的源码部署
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    本项目旨在详细介绍如何在TensorRT环境下进行YOLOv5模型的源代码部署，优化推理性能。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，其全称为You Only Look Once的第五代版本。该模型以其高效、准确以及易于训练而备受青睐，广泛应用于图像识别、自动驾驶、视频监控等领域。TensorRT是NVIDIA公司推出的一种高性能深度学习推理优化器和运行时工具，它能够为深度学习模型提供高效的推理速度和极低的延迟，尤其适用于实时应用。 这篇关于“TensorRT部署yoloV5源码”的资源旨在指导用户如何将训练好的YOLOv5模型整合到TensorRT中，以实现更快的预测速度。作者详细介绍了这个过程，包括环境配置、模型转换、优化设置以及实际运行等步骤。 首先，在环境配置阶段，你需要安装TensorRT、CUDA、cuDNN等相关库，并确保它们与你的GPU硬件兼容。此外，还需要安装YOLOv5的依赖项，如PyTorch，以及用于模型转换的专用工具。 接下来是模型转换阶段。在这个过程中，需要将已经训练好的YOLOv5模型权重加载到PyTorch环境中，然后使用TensorRT提供的`torch2trt`工具将其转换为TensorRT兼容格式。这一步骤包括数据类型和操作符优化等任务，以确保在TensorRT中高效执行。 随后，在进行优化设置时，可以根据实际需求调整TensorRT的构建策略，比如精度模式（FP32、FP16或INT8）、动态shape支持以及层间融合等选项。这些配置对模型运行效率有直接影响。 进入运行阶段后，通过编写C++或Python接口代码来加载和执行TensorRT引擎进行推理操作。在C++中可以使用NVIDIA的TensorRT API，在Python中则利用`TRTExecutor`类实现相应功能。 实际应用过程中可能还需要处理输入图像预处理与后期处理任务，如归一化、缩放及解码等步骤，并考虑通过批处理或多线程技术优化图像流以进一步提高系统吞吐量。 将YOLOv5模型部署到TensorRT不仅能提升预测速度还能减少资源消耗，在构建高性能目标检测解决方案时具有关键作用。理解并实践这一过程有助于开发者更有效地利用GPU资源，为AI应用提供更快、更精准的服务。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文介绍了如何在C++环境中利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，详细阐述了技术实现过程和关键步骤。 在C++环境中部署YOLO模型涉及几个关键步骤：首先需要获取YOLO的预训练权重文件，并确保这些文件与使用的代码版本兼容；其次，在C++项目中集成Darknet库，这是实现YOLO算法的基础框架之一；然后根据具体需求调整源码中的参数设置，比如输入图像大小、类别数等。部署过程中可能还需解决跨平台编译问题和性能优化挑战，以确保模型在目标设备上高效运行。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文章介绍了如何在C++环境下利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，为开发者提供了一种将先进目标检测技术集成到应用中的方法。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，其最新版本为YOLOv8。OnnxRuntime是由Microsoft开发的一个高性能的推理引擎，用于执行机器学习模型，包括YOLO模型。在C++环境中利用OnnxRuntime部署YOLOv8模型能够实现高效的计算机视觉任务处理。 首先了解YOLOv8模型：它是对前几代YOLO算法的改进版本，提高了检测速度和精度。训练过程通常涉及预处理、选择合适的训练集、损失函数以及优化器等步骤。完成训练后，我们得到一个.onnx格式的模型文件，并可以将其用于OnnxRuntime的部署。 接下来是关于OnnxRuntime的一些介绍：它支持多种平台及硬件加速如CPU、GPU和AI加速器。C++ API允许开发者在应用程序中集成模型推理功能。需要安装OnnxRuntime库并确保其与你的开发环境兼容。 以下是使用OnnxRuntime部署YOLOv8的步骤： 1. 引入依赖项：包含必要的头文件，并链接所需的库，保证使用的版本与操作系统和编译器相匹配。 2. 创建会话：初始化运行时环境，加载模型文件并创建一个用于执行推理任务的会话。 3. 预处理图像数据：YOLOv8需要特定格式的数据输入。这包括调整尺寸、归一化像素值等操作以满足模型需求。 4. 分配输入张量：为预处理后的数据分配内存，并准备好传递给模型进行预测。 5. 运行推理任务：将准备好的输入数据提供给会话，执行推断并获取输出结果。 6. 后处理步骤：对模型的原始输出进行解码和进一步处理以获得最终目标检测的结果。 7. 释放资源：完成所有操作后，确保正确地清理分配的所有内存和其他资源。 需要注意的是，在利用GPU加速时，请确认OnnxRuntime已配置为使用GPU，并且系统中安装了必要的CUDA和cuDNN库。通过以上步骤可以在C++环境中高效部署YOLOv8模型并实现实时目标检测功能。在实际应用过程中，可能还需要处理多线程、并发控制及性能优化等问题以适应不同的应用场景需求。