YOLOv8-CPP-Inference
时间: 2024-04-10 17:26:03 浏览: 19
YOLOv8-CPP-Inference是一个基于YOLOv4算法的目标检测模型的C++推理引擎。YOLOv8-CPP-Inference是由CSDN自主开发的,它可以在CPU上进行实时目标检测,具有较高的准确性和速度。
YOLOv8-CPP-Inference的主要特点包括:
1. 高效的目标检测:YOLOv8-CPP-Inference采用YOLOv4算法,能够在图像中同时检测多个目标,并给出它们的位置和类别。
2. 实时性能:YOLOv8-CPP-Inference经过优化,能够在CPU上实现实时目标检测,适用于各种嵌入式设备和普通计算机。
3. 跨平台支持:YOLOv8-CPP-Inference基于C++编写,可以在多个操作系统上运行,如Windows、Linux等。
4. 简单易用:YOLOv8-CPP-Inference提供了简洁的API接口,方便用户进行模型加载、图像输入和结果输出等操作。
相关问题
cv::findDecoder imread_('E:\桌面\yolov7\yolov7-main\inference\images\horses.jpg')
cv::findDecoder是OpenCV库中的函数,用于查找适合解码指定图像文件的解码器。imread是你自己创建的函数或者量,我无法提供关于这个函数的具体信息。
然而,根据你提供的路径,你似乎想要使用imread函数读取一张名为"horses.jpg"的图像。这个函数可以从指定的文件路径中读取图像,并将其作为OpenCV中的Mat对象返回。你可以使用以下代码来实现:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
cv::Mat image = cv::imread("E:\\桌面\\yolov7\\yolov7-main\\inference\\images\\horses.jpg");
if (image.empty()) {
std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
return -1;
}
// 在这里可以对图像进行进一步的处理
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
请确保你已正确安装并链接OpenCV库,并且路径中的文件存在。
python调用tensorrt yolov5_trt.py
首先,需要安装以下软件:
- CUDA 10.0 or 10.2
- cuDNN 7.6.5
- TensorRT 7.0.0+
然后,可以按照以下步骤调用 TensorRT YOLOv5:
1. 下载 YOLOv5 模型和 TensorRT YOLOv5 的代码并解压缩:
```
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v3.0/yolov5s.pt
git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
cd tensorrtx/yolov5
```
2. 将下载的 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式:
```
python3 -c 'import torch; x = torch.randn(1, 3, 640, 640); torch.onnx.export(torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s"), x, "yolov5s.onnx", opset_version=11)'
```
3. 编译 TensorRT YOLOv5:
```
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)
```
4. 运行 TensorRT YOLOv5:
```
./yolov5 -s # Build and save yolov5s.engine
./yolov5 -d # Run inference with yolov5s.engine
```
其中,`-s` 参数表示编译并保存 TensorRT engine,`-d` 参数表示运行推理。在推理时,可以通过修改 `yolov5.cpp` 文件来更改输入和输出的尺寸、模型的路径等参数。
希望这些步骤可以帮助你成功调用 TensorRT YOLOv5。