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怎么将yolov5官方python源码用c++跑

时间: 2023-04-08 21:05:02 浏览: 188

分别基于C++和python语言用opencv的dnn模块实现yolov5目标检测源码+项目说明.zip

【项目说明】 1.项目代码均经过功能验证ok，确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验！ 2.主要针对各个计算机相关专业，包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间，不仅可作为入门进阶，也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中，如有问题或建议，请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感，也欢迎你的分享和反馈！【资源介绍】分别基于C++和python语言用opencv的dnn模块实现yolov5目标检测源码+项目说明.zip yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的onnx文件在百度云盘下载，链接：https://pan.baidu.com/s/1d67LUlOoPFQy0MV39gpJiw 提取码：bayj python版本的主程序是main_yolov5.py，C++版本的主程序是main_yolo.cpp 运行整套程序只需要安装opencv库(4.0以上版本的)，彻底摆脱对深度学习框架的依赖如果你想运行生成onnx文件的程序，那么就cd到convert-onnx文件夹，在百度云盘下载yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的.pth文件放在该目录里，百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1oIdwpp6kuasANMInTpHnrw 密码: m3n1 这4个pth文件是从https://github.com/ultralytics/yolov5 的pth文件里抽取出参数，保存到顺序字典OrderedDict里，最后生成新的pth文件在convert-onnx文件夹里，我把4种yolov5的网络结构全都定义在.py文件里，这样便于读者直观的了解网络结构以及层与层的连接关系。下载完成pth文件后，运行convert_onnx.py就可以生成.onnx文件，这个程序需要依赖pytorch1.7.0框架，如果pytorch版本低了，程序运行会报错。因为在yolov5里有新的激活函数，旧版本pytorch可能不支持的

我可以回答这个问题。您可以使用Cython将Yolov5的Python源代码转换为C代码，并使用C编译器进行编译。这样可以将Python代码转换为C代码，从而提高代码的执行效率。另外，您还可以使用OpenCV等库来加速图像处理。希望这能对您有所帮助。

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