yolov5使用教程c++

YOLOv5 是一种基于深度学习的目标检测模型，它能够识别图像中的物体并标注它们的位置。YOLOv5 使用 PyTorch 实现，因此在使用 C++ 进行部署时需要进行一些转换和调整。以下是使用 C++ 部署 YOLOv5 的基本步骤：

1. 安装 PyTorch C++ 库。可以参考 PyTorch 官方文档进行安装。

2. 下载 YOLOv5 PyTorch 模型及其权重。可以从 YOLOv5 官方 GitHub 仓库中下载。

3. 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。可以使用 PyTorch 官方提供的 torch.onnx 模块将模型转换为 ONNX 格式。

4. 使用 ONNX Runtime 加载 ONNX 模型并进行推理。可以使用 ONNX Runtime C++ API 进行模型加载和推理。

以下是一个简单的 C++ 代码示例，用于加载 YOLOv5 ONNX 模型并进行推理：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
    Ort::SessionOptions session_options;
    session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
    Ort::Session session(env, "yolov5.onnx", session_options);
    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;

    // Prepare input tensor
    std::vector<float> input_tensor_data(3 * 640 * 640);
    // Fill input tensor data here

    std::vector<int64_t> input_tensor_shape = {1, 3, 640, 640};
    Ort::MemoryInfo input_tensor_info("Cpu", OrtDeviceAllocator, 0, OrtMemTypeDefault);
    auto input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(input_tensor_info, input_tensor_data.data(), input_tensor_data.size(), input_tensor_shape.data(), input_tensor_shape.size());

    // Prepare output tensor
    std::vector<int64_t> output_tensor_shape = {1, 25200, 85};
    Ort::MemoryInfo output_tensor_info("Cpu", OrtDeviceAllocator, 0, OrtMemTypeDefault);
    auto output_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(output_tensor_info, output_tensor_shape.data(), output_tensor_shape.size());

    // Run inference
    auto input_tensor_name = session.GetInputName(0, allocator);
    auto output_tensor_name = session.GetOutputName(0, allocator);
    session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_tensor_name.c_str(), &input_tensor, 1, output_tensor_name.c_str(), &output_tensor, 1);

    // Read output tensor data
    std::vector<float> output_tensor_data(output_tensor.Shape().Size());
    std::memcpy(output_tensor_data.data(), output_tensor.GetTensorMutableData<float>(), output_tensor_data.size() * sizeof(float));

    return 0;
}

注意，上述代码只是一个简单的示例，实际情况可能需要进行更多的调整和优化。例如，在实际应用中，可能需要对输入图像进行预处理，以便与模型的输入格式匹配。