yolov8n.torchscript

根据引用，YOLOv8相比于YOLOv5，做出了一些结构上的改变。YOLOv8删除了YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构，并将C3模块替换为了C2f模块。此外，YOLOv8还采用了Anchor-Free的思想，抛弃了以往的Anchor-Base。因此，YOLOv8的结构和YOLOv5有所不同。但是关于yolov8n.torchscript具体的信息，引用内容中未提及，所以暂时无法提供相关信息。

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YoloDetection::YoloDetection() { mbNewImgFlag = false; mbFinishRequested = false; std::cout << "\n--------------------------------------------" << std::endl; torch::jit::setTensorExprFuserEnabled(false); mModule = torch::jit::load("yolov5s.torchscript.pt"); std::ifstream f("coco.names"); std::string name = ""; while (std::getline(f, name)) { mClassnames.push_back(name); } mvDynamicNames = {"person", "car", "motorbike", "bus", "train", "truck", "boat", "bird", "cat", "dog", "horse", "sheep", "crow", "bear"}; }

这段代码是YoloDetection类的构造函数。以下是它的主要功能：

1. 初始化成员变量：
- `mbNewImgFlag`和`mbFinishRequested`被初始化为`false`，用于标记新图像的标志和请求结束的标志。

2. 禁用Tensor Expression Fuser：
- 调用`torch::jit::setTensorExprFuserEnabled(false)`禁用Tensor Expression Fuser，该功能用于优化Tensor操作的执行。

3. 加载预训练模型：
- 使用`torch::jit::load("yolov5s.torchscript.pt")`加载名为"yolov5s.torchscript.pt"的TorchScript模型，将其赋值给成员变量`mModule`。

4. 加载类别名称：
- 打开名为"coco.names"的文件，逐行读取其中的类别名称，并将它们存储在成员变量`mClassnames`中。

5. 设置动态目标类别：
- 将一些特定的类别名称（例如"person"、"car"、"motorbike"等）存储在成员变量`mvDynamicNames`中，用于标记动态目标。

需要注意的是，该构造函数假定当前目录下存在名为"coco.names"的文件，其中包含类别名称列表，并且当前目录下存在名为"yolov5s.torchscript.pt"的预训练模型文件。

torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("E:\\yolo\\libtorch-yolov5-master\\weights\\yolov5n-seg.pt");

这段代码使用了 PyTorch C++ 前端库中的 `torch::jit::script::Module` 类加载了一个 PyTorch 模型文件 `yolov5n-seg.pt`，并将其存储在 `module` 变量中。这个模型文件是 YOLOv5 模型的一个预训练版本，用于物体检测和语义分割任务。在加载模型之后，你可以使用 `module` 对象执行前向推断来处理输入数据。