YOLOv5 LibTorch
通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测
环境
Ubuntu 18.04
OpenCV 3.2.0
LibTorch 1.6.0
CMake 3.10.2
入门
安装OpenCV。
sudo apt-get install libopencv-dev
安装LibTorch。
wget https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip
unzip libtorch-shared-with-deps-latest.zip
编辑“ CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。
编译并运行。
cd build
cmake ..
make
./../bin/YOLOv5
2021-07-06 14:28:47
17.15MB
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0.说明
此存储库包含如何在DeepStream 5.0中运行yolov5模型
1.生成yolov5引擎模型
我们可以使用 yolov5生成引擎模型
重要的提示：
您应该替换tensorrtx / yolov5中的yololayer.cu和hardswish.cu文件
如何运行，以yolov5s为例
- 一种）。 用yolov5s.pt从pytorch生成yolov5s.wts
git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
// download its weights 'yolov5s.pt'
// copy tensorrtx/yolov5/gen_wts.py into ultralytics/yolov5
//
2021-07-04 15:50:50
131KB
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