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在Qt中部署yolov5并利用openvino和opencv-dnn-cuda加速推断，支持直接编译为可执行文件以实现打包部署（含源代码）

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简介：
本项目展示了如何在Qt环境中集成YOLOv5模型，并通过OpenVINO与OpenCV-DNN-CUDA优化推理性能。提供完整源码和直接编译成独立可执行文件的方案，便于快速部署应用。 使用Qt5部署yolov5，并利用openvino和opencv_dnn_cuda加速推理过程，最终可以直接编译成可执行文件进行打包部署（提供源码）。 简单介绍： 本项目采用了openvino以及opencv_cuda来提升性能。 UI设计采用的是Qt5； 考虑到需要使用到openvino和opencv_cuda模块来进行优化处理，在编译时选择了MSVC作为编译器，这里我用的是VS2019版本的工具链。 只需通过Qt5打开该项目即可进行编译并运行。

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  • 在Qt中部署yolov5并利用openvino和opencv-dnn-cuda加速推断，支持直接编译为可执行文件以实现打包部署（含源代码）
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    本项目展示了如何在Qt环境中集成YOLOv5模型，并通过OpenVINO与OpenCV-DNN-CUDA优化推理性能。提供完整源码和直接编译成独立可执行文件的方案，便于快速部署应用。 使用Qt5部署yolov5，并利用openvino和opencv_dnn_cuda加速推理过程，最终可以直接编译成可执行文件进行打包部署（提供源码）。 简单介绍： 本项目采用了openvino以及opencv_cuda来提升性能。 UI设计采用的是Qt5； 考虑到需要使用到openvino和opencv_cuda模块来进行优化处理，在编译时选择了MSVC作为编译器，这里我用的是VS2019版本的工具链。 只需通过Qt5打开该项目即可进行编译并运行。
     
  • 基于Qt的YOLOv5部署及opencv-dnn-cuda加速推理（含源码和说明文档）.rar
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    本资源提供了一个使用Python与C++结合的方式，在Qt界面上集成YOLOv5模型进行目标检测，并利用OpenCV-DNN-CUDA加速模型推理的完整解决方案，包括详细说明文档及全部源代码。 1. 资源内容：基于Qt部署YOLOv5使用opencv_dnn_cuda加速推理（包含源码及说明文档）。 2. 适用人群：此资源适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末大作业或毕业设计中的参考资料。 3. 更多仿真源码和数据集的下载可以通过相关博客平台自行查找所需内容。 4. 免责声明：该资料仅供“参考”使用，并非针对特定需求定制。因此不一定能满足所有人的要求。使用者需要具备一定的编程基础，能够理解代码、进行调试并添加功能或修改代码。由于作者在大公司工作繁忙，无法提供答疑服务，请注意资源完整性问题，如有缺失概不负责，感谢您的理解。
     
  • 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。
     
  • Yolov5_Cpp_OpenVINO: 使用C++实现Yolov5并利用OpenVINO部署 - 源码
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    本项目使用C++实现了流行的YOLOv5目标检测模型，并通过OpenVINO工具套件进行高效部署，适用于资源受限的设备。包含了完整的源代码。 本段落介绍了一种使用C++实现并通过OpenVINO部署Yolov5的方法，在2020年9月结束的极市开发者榜单中的后厨老鼠识别赛题中取得了第四名的成绩。同年12月，注意到Yolov5有了一些变化，因此重新测试了该方法并进行了整理，希望能给需要的朋友提供一些参考，并帮助节省踩坑的时间。 在编辑本段落时是2020年12月3日，官方最新的版本为v3.1，在v3.0的版本中官网声明如下：Au 模型训练步骤： 1. 首先获取Yolov5工程 ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2021年2月27日，注意到Yolov5更新了4.0版本的发布。请注意该仓库在新版本中不能直接使用，请切换到v3.1对应的版本下进行操作。如果有兼容4.0版本的新实现方案欢迎贡献代码。 需要特别注意的是，在采用此方法时请确保使用的yolov5源码为合适的稳定版，以避免不必要的问题和错误。
     
  • 最新的Azkaban打包文件，可直接用于部署
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    这是一份最新版本的Azkaban打包文件资源，设计用于简化项目部署流程，开箱即用，方便快捷。 Azkaban是一款开源的工作流执行引擎，主要用于大数据处理工作流的调度和管理。这个压缩包包含Azkaban的四个主要组件，便于用户直接部署和运行项目。 1. **Azkaban Executor Server (azkaban-exec-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz)**：执行服务器是Azkaban的核心部分，负责接收由Web服务器提交的工作流任务，并管理作业生命周期。它能启动、监控、暂停、恢复以及终止作业。“SNAPSHOT”标签通常表示这是一个开发版本，可能包含了最新的功能和修复但未正式发布。 2. **Azkaban Solo Server (azkaban-solo-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz)**：Solo服务器是适合小型项目或测试环境的一种轻量级部署模式。它集成了Web服务器和Executor服务器的功能，简化了配置与管理过程，因为它在单个进程中运行。 3. **Azkaban Web Server (azkaban-web-server-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz)**：此组件提供了用户界面及API供创建、编辑、调度和监控工作流。此外，它还负责将作业提交给Executor服务器执行。通过Web界面，用户可以方便地查看工作流状态、日志以及历史记录。 4. **Azkaban DB (azkaban-db-0.1.0-SNAPSHOT.tar.gz)**：数据库存储了包括定义的工作流、执行的历史记录及其它元数据等信息。在部署时需要先设置和初始化此数据库，以便Web服务器与Executor服务器能够正确地保存和检索相关信息。 部署Azkaban通常遵循以下步骤： - **安装并配置支持的数据库**（如MySQL或PostgreSQL）。 - **解压所有.tar.gz文件并根据环境修改相应的配置文件**（例如`confazkaban.properties`）。 - 按照顺序启动服务，包括Web服务器、Executor服务器以及任何其他依赖的服务。在Solo模式下可省略单独的执行器步骤。 - 通过上传工作流定义（通常是`.xml`格式）并通过Web界面进行调度来导入工作流。 - 使用提供的界面查看作业状态、管理运行，并查阅日志信息。 Azkaban支持多种依赖管理和任务执行模型，例如Hadoop作业、shell脚本以及Java程序等。因此它广泛应用于大数据项目中。此外，其插件系统允许扩展新的任务类型和集成其他工具，提高了灵活性。通过这个打包的版本，用户可以快速搭建一个Azkaban环境来高效地管理大数据处理流程。
     
  • 基于OpenVINO和OpenCV部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOX模型（含源码及说明）.rar
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    本资源提供使用OpenVINO与OpenCV在CPU环境下高效部署YOLO系列目标检测模型(YOLOv5, YOLOv8, YOLOX)的完整解决方案，包括详细文档和代码。 资源内容：基于Openvino和Opencv部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOx模型（源码+说明）.rar 适用人群：计算机、电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压。如果没有这些工具，请自行搜索下载安装即可。 免责声明：本资源仅供作为“参考资料”，而非满足特定需求的定制代码。提供的源码只能用作参考，不能直接复制和粘贴使用。由于作者在大公司工作繁忙，无法提供答疑服务，因此不保证解决所有问题或功能修改的需求。如果不存在文件缺失的问题，请理解上述免责声明内容并自行解决问题。
     
  • 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。
     
  • noVNC部署包，可直接使用
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    这是一款无需安装即可使用的noVNC部署包，开箱即用，为用户提供便捷的远程桌面解决方案。 【noVNC部署详解】 noVNC是一款基于Web的VNC客户端，它允许用户通过浏览器远程控制另一台计算机，无需安装桌面客户端软件。这个压缩包包含了所有必要的文件以启动并使用noVNC。 1. **noVNC简介** noVNC是一个开源项目，利用WebSocket协议进行通信，并实现了VNC（Virtual Network Computing）协议，使用户可以在支持HTML5 Canvas和WebSocket的现代浏览器上操作远程桌面。这包括了Chrome、Firefox、Safari和Edge等主流浏览器。 2. **部署流程** - **解压文件**：将下载的noVNC压缩包解压到服务器可访问目录，并确保Web服务器（如Apache或Nginx）能够读取和服务。 - **配置WebSocket服务器**：noVNC需要WebSocket服务来传输数据。可以选择内置的WebSocket服务器，例如AutobahnPython，或者使用现有的ngrok或localtunnel等解决方案。 - **设置访问URL**：确保Web服务器正确指向noVNC根目录，并让用户通过浏览器输入此URL启动noVNC。 - **配置VNC服务器**：在目标机器上运行如TightVNC或RealVNC的VNC服务，设定合适的密码和端口。 - **连接noVNC**：用户在浏览器中访问noVNC URL，并提供相应的VNC服务器地址及密码以开始远程会话。 3. **安全性与优化** - **HTTPS加密**：使用HTTPS而非HTTP来保护数据安全，防止传输过程中被窃听。 - **访问控制**：限制只有授权用户可以访问noVNC。可以通过设置防火墙规则或Web服务器的访问权限实现这一目标。 - **性能优化**：考虑采用压缩和缓存等技术减少数据量，提高远程桌面响应速度。 4. **使用技巧** - **多语言支持**：noVNC支持多种语言，用户可以根据需要修改源代码来添加新的语言选项。 - **自定义界面样式**：通过修改CSS文件来自定义noVNC的外观以满足个性化需求。 - **键盘映射功能**：确保不同操作系统之间的兼容性，使用noVNC提供的跨平台操作支持。 5. **扩展应用** - **集成到其他系统**：noVNC可以与云平台、虚拟化解决方案等进行整合，提供远程访问能力。 - **开发自定义功能**：由于是开源项目，开发者可以根据需要对它进行二次开发并添加新的模块或特性。
     
  • 在HI3559A上部署YOLOV3，代码可直接使用
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    本项目介绍了如何在华为海思HI3559A平台上成功部署YOLOv3目标检测模型，并提供可以直接使用的代码资源。适合对嵌入式系统开发和计算机视觉感兴趣的开发者参考。 在HI3559A上实现YOLOV3的代码可以直接使用，包括输入输出和NNIE对视频文件的解析功能。该代码已经过测试，可以立即投入使用。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。