yolo旋转目标检测移植性能调优实战案例：移植后必读，实战经验，提升性能

# 1. YOLOv5旋转目标检测概述**

**1.1 旋转目标检测的挑战**

旋转目标检测比传统目标检测更具挑战性，因为它需要考虑目标的旋转角度。传统目标检测方法通常将目标框表示为矩形，而旋转目标检测需要使用更复杂的表示形式，如旋转矩形或旋转椭圆。此外，旋转目标检测还需要解决遮挡、背景杂乱和光照变化等问题。

**1.2 YOLOv5旋转目标检测模型介绍**

YOLOv5旋转目标检测模型是基于YOLOv5目标检测模型开发的。它通过引入旋转锚框和旋转损失函数来处理旋转目标检测问题。YOLOv5旋转目标检测模型具有速度快、精度高的特点，适用于各种旋转目标检测场景。

# 2. YOLOv5旋转目标检测移植实践

### 移植环境搭建

**1. 系统环境要求**

- 操作系统：Ubuntu 18.04 或更高版本
- Python：3.7 或更高版本
- CUDA：10.2 或更高版本
- cuDNN：7.6.5 或更高版本

**2. 安装依赖库**

pip install -r requirements.txt

### 模型转换与编译

**1. 模型转换**

将 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式：

python tools/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

**2. 模型编译**

使用 TensorRT 对 ONNX 模型进行编译：

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.engine --workspace=1GB --fp16

### 模型部署与推理

**1. 模型部署**

将编译后的 TensorRT 引擎部署到推理服务器：

python deploy.py --engine=yolov5s.engine --host=0.0.0.0 --port=8000

**2. 推理**

向推理服务器发送图像进行推理：

curl -X POST -F "image=@image.jpg" http://0.0.0.0:8000/predict

### 代码逻辑逐行解读

**导出 ONNX 模型**

python tools/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

- `--weights` 指定 YOLOv5 模型权重文件路径。
- `--include onnx` 指定导出 ONNX 格式模型。

**编译 TensorRT 引擎**

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.engine --workspace=1GB --fp16

- `--onnx` 指定 ONNX 模型文件路径。
- `--saveEngine` 指定编译后的 TensorRT 引擎文件路径。
- `--workspace` 指定 TensorRT 推理工作空间大小。
- `--fp16` 指定使用 FP16 精度进行推理。

**部署推理服务器**

python deploy.py --engine=yolov5s.engine --host=0.0.0.0 --port=8000

- `--engine` 指定 TensorRT 引擎文件路径