docker yolov7

Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像。您可以按照以下步骤来使用它：

1. 首先，建立Docker镜像。使用命令`cd docker && docker build -t onnxruntime/yolov7:latest .`切换到docker目录并建立镜像。

2. 然后，建立Docker容器。使用命令`cd ${PROJECT_ROOT} && docker run -it --gpus all -v ${PROJECT_ROOT}:/yolov7 onnxruntime/yolov7:latest`切换到项目根目录，并运行Docker容器。

3. 接下来，在容器中运行脚本。使用命令`cd /yolov7 && mkdir build && cd build && cmake .. && make && ./run_yolov7`切换到yolov7目录，并编译和运行脚本。

请注意，您还可以通过在主机上安装X11服务器并在容器内安装gedit等工具来实现Docker容器的图形化显示。另外，如果在容器中遇到docker不能联网的问题，您可以尝试使用`--privileged`选项来初始化容器，并将相关配置文件和摄像头映射到容器内部。

此外，如果您希望在TorchServe上运行YOLOv5，并与GPU兼容，您可以使用提供的Dockerfile来构建镜像，并在TorchServe中运行。TorchServe是一个用于为PyTorch导出的深度学习模型提供服务的工具。

最后，如果您希望使用最新版本的OpenCV（如OpenCV 4.6），您可以自己编译并将cv2.so文件放在要运行的项目的py文件目录中。

总结起来，Docker YOLOv7是一个用于运行YOLOv7对象检测模型的Docker镜像，您可以按照上述步骤使用它，并根据需要进行相应的配置和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>