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LibTorch-YOLOv5

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简介：
LibTorch-YOLOv5是一款基于PyTorch库实现的YOLOv5目标检测模型，适用于实时物体识别和分类任务，广泛应用于计算机视觉领域。 YOLOv5的项目团队是Ultralytics LLC公司，这家公司可能不太为人所知。但提到他们的一项著名项目，很多人应该有所耳闻，因为不少学生使用过该项目。那就是基于PyTorch复现的YOLOv3，在GitHub上按star数来看，应该是同类项目中排名第一的。

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  • LibTorch-YOLOv5
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    LibTorch-YOLOv5是一款基于PyTorch库实现的YOLOv5目标检测模型，适用于实时物体识别和分类任务，广泛应用于计算机视觉领域。 YOLOv5的项目团队是Ultralytics LLC公司，这家公司可能不太为人所知。但提到他们的一项著名项目，很多人应该有所耳闻，因为不少学生使用过该项目。那就是基于PyTorch复现的YOLOv3，在GitHub上按star数来看，应该是同类项目中排名第一的。
     
  • LibTorch-YOLOv5: YOLOv5的LibTorch推理实现
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    简介：LibTorch-YOLOv5是YOLOv5模型的LibTorch版本，提供高效且便携的对象检测解决方案，适用于多种设备上的实时推理。 介绍对象检测算法的LibTorch推理实现。支持GPU和CPU。 依赖关系: - Ubuntu 16.04 - CUDA 10.2 - OpenCV 3.4.12 - LibTorch 1.6.0 对于 TorchScript 模型导出，请参考官方文档的相关部分。 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码： # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：当前的导出脚本默认情况下使用CPU。为了支持 GPU，需对 export.py 进行如下更改: # line 28 img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, * opt.img_size)).to(device=cuda) # line 31 model = attempt_load(opt.weight)，请确保在加载模型时指定设备为GPU。
     
  • YOLOv5-LibTorch: 使用LibTorch C++ API实现YOLOv5的实时物体检测-源码
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    本项目使用LibTorch C++ API实现了YOLOv5的实时物体检测功能，提供了高效的源代码，适用于需要高性能计算环境的应用场景。 YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C++ API部署YOLOv5进行实时对象检测环境Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2入门安装OpenCV。使用以下命令安装OpenCV：`sudo apt-get install libopencv-dev` 安装LibTorch，下载地址为 https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip ，解压后得到libtorch文件夹 编辑“CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。编译并运行：进入build目录 `cd build`，然后执行以下命令依次进行配置、构建和运行程序 `cmake ..`, `make` 和 `./../bin/YOLOv5`。
     
  • 基于C++和libtorch的Yolov5部署（含完整源码、说明文档及数据）.rar
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    本资源提供基于C++和libtorch实现的YOLOv5模型部署代码，包含详细教程与源码，附带测试所需数据集。适合深度学习项目开发与研究使用。 资源内容包括基于C++ libtorch部署的YOLOv5完整源码、详细的说明文档以及相关数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活且易于更改。 - 编程思路清晰，注释详尽。 适用对象主要包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业设计中可以使用该资源进行学习与实践。 作者是一位在大厂拥有十年经验的资深算法工程师，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究。具备丰富的项目经验和深厚的技术积累，擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发、智能优化算法设计、神经网络预测模型构建、信号处理方法创新等，并在元胞自动机模拟实验、图像处理软件研发等方面有显著成果。 欢迎有兴趣的同行和学生进行交流探讨学习机会。
     
  • 基于C++ Libtorch的Yolov5部署完整源码及数据（优质课程设计）.zip
    优质
    本资源提供了一套完整的基于C++和Libtorch实现的YOLOv5目标检测模型部署代码与相关数据集，适用于深度学习课程设计。 这是一个基于C++ libtorch部署YOLOv5的完整源码与数据集项目，已经通过导师指导并获得了97分的成绩，适合用作课程设计或期末大作业。该项目可以直接下载使用且无需任何修改，确保能够顺利运行。
     
  • C++ libTorch CPU版本发布
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    libTorch是PyTorch团队提供的轻量级库，近期发布了支持C++编程语言和仅CPU计算的版本，便于开发者在无GPU环境下使用。 C++ libTorch CPU版本的部署教程可以在相关技术博客或文档中找到详细步骤。例如，在一篇详细的指南中介绍了如何在不使用GPU的情况下设置libTorch，并提供了具体的操作流程，帮助用户顺利完成环境配置。请注意查找官方资源和社区支持以获取最新信息和技术指导。
     
  • C++ libTorch CPU调试版本
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    这是一个用于CPU上的C++版libTorch调试库，旨在为开发者提供一个详细的反馈信息环境以进行深度学习模型的开发和优化。 关于在C++环境中使用libTorch进行CPU调试版本的部署教程可以参考如下内容：首先确保已经安装了Python环境，并且已成功配置PyTorch库。接下来需要下载并安装libTorch，特别注意选择适用于CPU的debug版本。 1. 安装必要的依赖项。 2. 下载并解压libtorch CPU debug版文件到指定路径。 3. 在C++项目中包含libtorch头文件和链接相应的库文件。 4. 编写代码调用PyTorch API，并进行调试验证。 通过以上步骤，可以在C++环境中顺利部署使用libTorch的CPU调试版本。
     
  • libtorch-rpi-cxx11-ab共享版-1.6.0.zip
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    这是一款适用于树莓派设备的LibTorch 1.6.0版本的C++11兼容库，支持动态链接和共享使用，方便开发者在资源受限的环境中部署AI模型。 libtorch移动端部署预编译库压缩文件包含所有依赖。
     
  • libtorch-rpi-aarch64-cxx11-abi-shared-no-deps-1.6.0.zip
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    这是一款针对树莓派和其他ARM架构设备优化的LibTorch 1.6.0版本，支持C++11共享库，无依赖安装包。 提供libtorch(arm64)预编译包（无依赖）。
     
  • 在Jetson TX2上编译AArch64版的libtorch
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    本教程详细介绍如何在NVIDIA Jetson TX2开发板上从源码编译AArch64架构的PyTorch库libtorch，适用于需要在嵌入式设备上部署深度学习模型的研究者和开发者。 在深入探讨如何在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch之前，我们先了解一下基本概念。libtorch是PyTorch的一个轻量级库，它提供了C++接口，允许开发者在C++环境中构建和运行深度学习模型。PyTorch是一个广泛使用的开源机器学习框架，以其动态计算图和直观API而闻名。AArch64则是ARM架构的一种64位变体，在嵌入式设备和服务器中广泛应用，包括NVIDIA的Jetson TX2开发板。 Jetson TX2是一款强大的嵌入式计算平台，适合进行AI和深度学习应用。它配备了NVIDIA Pascal GPU和一个由64位ARM Cortex-A57和A53核心组成的多核处理器，因此能够处理复杂的计算任务，如运行libtorch库。 在Jetson TX2上编译AArch64版本的libtorch时，请遵循以下步骤： 1. **环境准备**：确保你的系统是最新的。更新操作系统到最新版本，并安装必要的依赖项，例如CMake、CUDA（如果需要GPU支持）、cuDNN以及OpenCV等。这些库和工具对于编译libtorch至关重要。 2. **获取源代码**：访问PyTorch官方网站或GitHub仓库下载libtorch的源代码。通常，你需要找到针对AArch64架构的源码分支或特定版本。 3. **配置编译**：使用CMake作为构建系统，并根据你的需求选择CPU或GPU支持以及安装路径等选项进行配置。 ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DPYBIND11_PYTHON_VERSION=3.x -DBUILD_TESTING=OFF -DCUDA_ARCH_NAME=Pascal ..pathtolibtorch-source ``` 4. **编译与安装**：配置完成后，使用`make`命令进行编译。这可能需要一段时间，取决于你的硬件性能。 ```bash make -j$(nproc) sudo make install ``` 5. **验证安装**：通过编写一个简单的C++程序来测试libtorch是否正确安装。这个程序可以加载预训练的模型并执行前向传播。 6. **优化**：为了在Jetson TX2上获得最佳性能，你可能需要进行额外的优化工作，例如调整CUDA计算能力和内存管理等参数设置。NVIDIA提供了针对Jetson平台的优化指南以充分利用硬件资源。 7. **部署和使用**：现在可以在你的C++项目中链接编译好的libtorch库并创建执行模型、预测或训练任务。 在编译AArch64版本的libtorch时可能会遇到各种问题，如依赖项不兼容等。解决这些问题通常需要查阅官方文档以及相关论坛上的信息，并适时调试编译过程以解决问题。保持耐心和对技术的理解是关键所在。 将libtorch移植到Jetson TX2这样的嵌入式平台不仅能够利用其强大的计算能力进行边缘计算，还能在资源有限的环境中实现高效的AI应用。尽管这个过程可能复杂，但一旦成功完成，将极大地扩展你的应用程序的功能潜力。