yolov5 c++推理部署

yolov5的c++推理部署可以通过以下步骤实现。首先，需要将torch生成的模型权重转换为onnx格式。可以使用模型转换工具将模型权重转换为onnx格式。接下来，可以使用c++和OpenCV对onnx模型进行加载和推理。可以参考yolov5的detect.py文件中的推理部分来了解推理的具体步骤。最后，可以使用OpenVINO来进行模型的部署。OpenVINO是一个用于优化和部署深度学习模型的工具套件，可以提高模型的推理性能。通过使用OpenVINO，可以将yolov5模型部署到不同的硬件平台上，如CPU、GPU和VPU等。这种使用c++和OpenVINO部署yolov5的方法已经在一些比赛中取得了不错的成绩，并且在2020年12月对部署流程进行了测试和整理。希望这些信息对你有所帮助。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov5使用opnecv进行c++推理部署](https://blog.csdn.net/weixin_41311686/article/details/128421801)[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]
- *3* [C++实现yolov5的OpenVINO部署（项目地址见文章末尾）](https://blog.csdn.net/qq_41742361/article/details/116311561)[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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