yolov5 c++

Yolov5是一个在目标检测方面表现出色的模型，它在SOTA榜上取得了令人瞩目的成绩。然而，官方提供的代码只包含了Python版本的推理代码，如果你想在Windows下实现C++部署，可能会遇到一些挑战。但是，C++部署也有一些优势，比如C++编译的文件可以直接复制到目标机器上，而Python则需要安装各种环境。此外，C++的效率通常高于Python，并且在Windows下，C++的部署和移植性更好。

关于Yolov5的C++部署，你可以参考一些资源和方法。首先，你可以查阅《cuda c编程权威指南》、《数据结构、算法与应用c++语言描述》、《c++程序设计语言（第1～3部分）》、《算法导论》等书籍，这些书籍可以帮助你理解C++编程和算法的基础知识。另外，你需要了解Yolov5的模型格式转换过程。在使用FastDeploy调用Yolov5模型时，你需要将*.pt文件转换为通用的深度学习模型格式*.onnx。需要注意的是，只有Yolov5的tag大于等于v6.0的版本才支持export.py文件，用于将*.pt转换为*.onnx。因此，如果你是老用户，可能不需要阅读这篇文章。

总结来说，要在Windows下实现Yolov5的C++部署，你需要学习C++编程和算法的基础知识，并了解Yolov5模型的格式转换过程。你可以参考相关书籍和官方文档来获取更多详细的指导。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [c++部署yolov5模型](https://blog.csdn.net/weixin_42823098/article/details/129141717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [c++入门学习——使用C++做一个yolov5视频检测](https://blog.csdn.net/yuanzhoulvpi/article/details/123617518)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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