yolov5推理过程

yolov5的推理过程可以分为以下几个步骤：

1. 首先，打开yolov5的VS工程，并生成engine模型。可以通过编译yolov5的工程，生成yolov5.exe文件，然后在命令行中执行命令"yolov5.exe -s"，将模型转换成yolov5.engine文件。这个过程可以在\tensorrtx\yolov5\build\Debug目录下进行操作。

2. 在yolov5项目中，对图片进行resize的函数是letterbox函数，可以在utils/augmentations.py代码中找到相关代码。这个函数的作用是将输入图片调整为网络模型所需的大小。

3. 在推理过程中，矩形推理是一种重要的技巧。它可以减少冗余信息，从而提高模型推理的速度，同时几乎没有精度损失。矩形推理的原理和源码部分可以在Yolov5项目中找到，通过对整个思路的梳理和学习，可以理解它的工作原理。

4. 对于代码版本，yolov5的版本是3.0，tensorrtx的版本是3.0。可以通过以下命令克隆对应的版本：

   git clone -b v3.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   git clone -b yolov5-v3.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git

综上所述，yolov5的推理过程包括生成engine模型，进行图片resize，使用矩形推理技巧，以及根据特定的版本进行源码的克隆。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>