怎样将pycharm中的yolov5模型转化为QT可以使用的

要将PyCharm中的YoloV5模型转换为可以在Qt中使用的模型，您可以执行以下步骤：

1. 使用PyTorch将YoloV5模型导出为ONNX格式。您可以使用以下命令将PyTorch模型导出为ONNX格式：

   import torch
   from models.experimental import attempt_load
   model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location='cpu')
   model.model[-1].export = True
   x = torch.randn(1, 3, 640, 640)
   torch.onnx.export(model, x, 'yolov5s.onnx', opset_version=11)

这将生成一个名为“yolov5s.onnx”的ONNX模型文件。

2. 使用ONNX Runtime将ONNX模型转换为TensorRT格式。您可以使用以下命令将ONNX模型转换为TensorRT格式：

   import onnx
   import onnx_tensorrt.backend as backend
   model = onnx.load('yolov5s.onnx')
   engine = backend.prepare(model, device='CUDA:0')
   with open("yolov5s.engine", "wb") as f:
       f.write(engine.serialize())

这将生成一个名为“yolov5s.engine”的TensorRT模型文件。

3. 在Qt项目中添加TensorRT库文件，并使用TensorRT API加载TensorRT模型。

   #include <NvInfer.h>
   #include <NvInferRuntime.h>
   
   // ...
   
   // create a TensorRT inference runtime
   nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(gLogger);
   
   // load the TensorRT engine
   std::ifstream engineFile("yolov5s.engine", std::ios::binary);
   engineFile.seekg(0, std::ios::end);
   const size_t engineSize = engineFile.tellg();
   engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
   std::vector<char> engineData(engineSize);
   engineFile.read(engineData.data(), engineSize);
   nvinfer1::ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engineData.data(), engineSize, nullptr);
   
   // create a TensorRT execution context
   nvinfer1::IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
   
   // ...
   
   // perform inference using the TensorRT engine
   context->executeV2(...);
   
   // ...
   
   // destroy the TensorRT objects
   context->destroy();
   engine->destroy();
   runtime->destroy();

请注意，这只是一个大致的步骤列表，具体实现可能会有所不同，具体取决于您的PyTorch版本、ONNX版本、TensorRT版本和Qt版本。