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基于C++和cmake的目标检测项目：部署yolov9 onnx模型

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简介：
本项目采用C++和CMake构建，专注于将YOLOv9 ONNX模型高效地部署于各类平台。通过优化代码与配置，实现目标检测应用的快速开发及灵活部署。 【测试环境】vs2019 opencv==4.9.0 cmake==3.24.3 测试发现opencv 4.7.0不支持，必须对应opencv版本，注意源码只有检测图片功能，这个代码只是演示如何推理，如果需要推理视频需要自己加读取视频功能【博客地址】blog..net/FL1623863129/article/details/136433307 【演示视频】bilibili.com/video/BV1Wt421t79e/ 去掉链接后的信息如下： 测试环境为vs2019，opencv版本为4.9.0和cmake 3.24.3。在测试中发现，opencv 4.7.0不被支持，必须使用对应的opencv版本。需要注意的是源码仅包含检测图片的功能，该代码主要用于展示如何进行推理操作；若需要对视频进行推理，则需自行添加读取视频的相关功能。 演示内容发布于博客和B站，请前往查看详细信息与演示视频。

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  • 基于C++和cmake的目标检测项目：部署yolov9 onnx模型
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    本项目采用C++和CMake构建，专注于将YOLOv9 ONNX模型高效地部署于各类平台。通过优化代码与配置，实现目标检测应用的快速开发及灵活部署。 【测试环境】vs2019 opencv==4.9.0 cmake==3.24.3 测试发现opencv 4.7.0不支持，必须对应opencv版本，注意源码只有检测图片功能，这个代码只是演示如何推理，如果需要推理视频需要自己加读取视频功能【博客地址】blog..net/FL1623863129/article/details/136433307 【演示视频】bilibili.com/video/BV1Wt421t79e/ 去掉链接后的信息如下： 测试环境为vs2019，opencv版本为4.9.0和cmake 3.24.3。在测试中发现，opencv 4.7.0不被支持，必须使用对应的opencv版本。需要注意的是源码仅包含检测图片的功能，该代码主要用于展示如何进行推理操作；若需要对视频进行推理，则需自行添加读取视频的相关功能。 演示内容发布于博客和B站，请前往查看详细信息与演示视频。
     
  • 用Python部署Yolov9目标检测ONNX模型的源代码
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    这段源代码提供了使用Python将YOLOv9目标检测模型转换为ONNX格式并进行部署的方法，适用于需要高性能实时物体识别的应用场景。 【视频演示】https://www.bilibili.com/video/BV14C411x7NK/ 【测试环境】anaconda3+python3.8 torch==1.9.0 onnxruntime==1.16.2
     
  • 基于Yolov5、ONNX和PyQt5的目标检测应用打包部署.zip
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    本项目为基于YOLOv5算法的目标检测应用，采用ONNX模型格式，并利用PyQt5进行界面开发，封装成易于使用的应用程序。 在本项目中，基于Yolov5 + onnx + PyQt5 的目标检测打包部署提供了集成的解决方案，用于将目标检测模型 Yolov5 转换为 ONNX 格式，并利用 PyQt5 进行 GUI 界面开发，实现一个可执行的应用程序。下面详细介绍其中涉及的关键技术点。 1. **Yolov5**： YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，其最新版本是 Yolov5。该算法以其高效和精准的特性而闻名，尤其适合于实时场景下的目标检测任务。相较于前几代，Yolov5 在训练速度、精度及泛化能力方面都进行了优化，并采用 PyTorch 框架编写，便于模型的训练与调整。 2. **ONNX（Open Neural Network Exchange）**： ONNX 是一种开放的标准格式，允许开发者在不同的深度学习框架之间迁移和共享神经网络模型。将 Yolov5 转换为 ONNX 格式后，该模型可以运行于支持此标准的平台如 Caffe2、TensorFlow 和 MXNet 等上，从而提高跨平台兼容性并提升推理效率。 3. **PyQt5**： PyQt5 是一个用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的强大 Python 库。在本项目中，它被用来构建友好的用户界面，使用户能够通过上传图片或视频来使用转换为 ONNX 格式的 Yolov5 模型进行目标检测操作。借助 PyQt5 提供的丰富组件和布局管理功能，开发者可以轻松定制 UI 并实现交互性。 4. **打包部署**： 将整个系统打包成一个可执行文件意味着所有依赖项都被包含其中，用户无需安装额外库或环境即可运行该程序。这通常通过使用如 PyInstaller 或 cx_Freeze 等工具来完成，这些工具能够把 Python 应用及其依赖整合为独立的单一可执行文件，便于分发和应用。 5. **流程概述**： - 利用 Yolov5 训练得到模型权重，并通过 ONNX 工具将其转换成 ONNX 格式。 - 开发一个基于 PyQt5 的 GUI 应用程序来接收用户上传的图像或视频，加载并使用已转换为 ONNX 的 Yolov5 模型执行目标检测任务，并展示结果。 - 使用打包工具（如 PyInstaller）将上述 GUI 程序及其所有依赖打包成单一可执行文件，方便在不同环境中运行。 6. **应用价值**： 这种打包部署方案对于实际应用场景非常有价值，因为它使得目标检测技术可以便捷地应用于监控系统、自动驾驶及零售业的人流分析等领域。用户只需简单运行此打包好的程序即可享受先进的目标检测功能，而无需深入了解背后的复杂算法和技术细节。 通过以上介绍可以看出，本项目结合了深度学习模型转换、GUI 设计和应用打包等多个技术领域，为基于 Yolov5 的目标检测提供了完整的解决方案。
     
  • Opencv部署：YOLOv5目标检测与C++模型集成
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    本文介绍如何在OpenCV中部署YOLOv5进行目标检测，并将其成功整合到C++项目中的详细步骤和技巧。 由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下以提高算法速度和稳定性。本段落主要讲述如何在Windows 10操作系统下使用Visual Studio工程通过OpenCV部署Yolov5模型的具体步骤： 1. 在Python环境中利用export.py脚本导出.onnx格式的模型文件。 2. 在C++环境下，借助OpenCV库中的DNN模块进行模型导入和调用。 完成上述操作后，在CPU上运行时可以实现检测功能（注意：当前未使用任何加速手段）。本段落特别适合刚开始转向C++开发环境的算法初学者。
     
  • Yolov10目标检测ONNX模型中的Yolov10n.onnx
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    简介：Yolov10n.onnx是基于YOLOv10框架优化的小型版本ONNX模型，适用于资源受限的设备，在保持较高精度的同时大幅减少了计算和存储需求。 YOLO目标检测ONNX模型是一种高效的物体识别工具，在保持高速推理能力的同时提供了良好的准确率。它将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测图像中边界框的坐标以及对应的类别概率。通过使用ONNX格式，该模型可以在多种框架和硬件平台上无缝部署，为开发者提供极大的灵活性与便利性。
     
  • Yolov10目标检测ONNX模型中的Yolov10s.onnx
    优质
    本段介绍YOLOv10框架下的小型模型Yolov10s.onnx，该模型采用ONNX格式，专为资源受限环境设计，在保持高效推理速度的同时提供精准的目标检测能力。 Yolov10目标检测ONNX模型中的一个版本是yolov10s.onnx。