在Windows 10上从零开始部署YOLOV5（使用TensorRTX和CMakeLists文件）

简介：
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。