windows C++ tensorrt部署yolov5

在Windows上部署Yolov5模型可以参考以下步骤：

1. 安装CUDA和cuDNN。TensorRT需要与CUDA和cuDNN匹配的版本，可以在NVIDIA官网下载相应版本的CUDA和cuDNN。
2. 下载安装TensorRT。可以在NVIDIA官网下载相应版本的TensorRT并进行安装。安装完成后需要将TensorRT的bin目录添加到环境变量Path中。
3. 使用Darknet框架训练Yolov5模型并生成权重文件。
4. 使用TensorRT的UFF转换工具将Darknet模型转换为UFF模型。可以使用以下命令进行转换：

   $ ./uff-converter -O NCHW -p yolov5 -i yolov5.weights -o yolov5.uff

其中，-p指定模型类型，-i指定Darknet权重文件，-o指定转换后的UFF文件。

5. 使用TensorRT的UFF解析器加载UFF模型并构建推理引擎。可以参考TensorRT的官方示例代码进行修改。
6. 对输入图像进行预处理，将其转换为模型输入所需的格式。可以使用OpenCV等工具进行图像预处理。
7. 将预处理后的图像输入到TensorRT推理引擎中进行推理。可以参考TensorRT的官方示例代码进行修改。
8. 对输出结果进行后处理，包括解码出检测框、筛选出置信度高的检测结果等。可以参考Darknet的源代码进行修改。

需要注意的是，Windows环境下TensorRT的安装和使用可能会有一些问题，可以参考TensorRT的官方文档和社区论坛进行解决。