detectron2训练的模型怎么在windows环境下使用C++语言调用

如果你想使用 C 语言调用在 detectron2 中训练的模型，你需要执行以下步骤：

1. 在 detectron2 中训练模型并将其保存到磁盘。

2. 使用 Caffe2 或 ONNX 将模型转换为可以在 C 语言中使用的格式。

3. 使用 C 语言编写代码来加载转换后的模型，并使用模型进行预测。

为了将模型转换为 Caffe2 格式，你可以使用 detectron2 的 `torch.onnx.export()` 函数。

import torch

# Load your trained model
model = ...

# Export the model to ONNX format
torch.onnx.export(model, input_data, "model.onnx")

然后，你可以使用 Caffe2 工具将 ONNX 模型转换为 Caffe2 格式。

python -m caffe2.python.onnx.import_onnx -model model.onnx -output model.c2

最后，你可以使用 C 语言加载 Caffe2 格式的模型并使用它进行预测。

#include <caffe2/core/init.h>
#include <caffe2/predictor/predictor.h>

// Load the Caffe2 model
caffe2::NetDef net_def;
CAFFE_ENFORCE(ReadProtoFromFile("model.c2", &net_def));

// Create a predictor to run the model
auto predictor = caffe2::make_unique<caffe2::Predictor>(net_def, caffe2::PredictorOptions());

// Prepare the input data
std::vector<float> input_data = ...;

// Run the model and get the output
std::vector<float> output;
predictor->run({input_data}, &output);

注意：这些步骤假定你已经在 Windows 系统上安装了 Caffe2，并且已经在你的 C 程序中包含