win10_yolov5_tensorRT-源码
1，安装环境
CUDA10.2
张量RT7.2
OpenCV3.4（工程中已指定，不需安装）
vs2015下载相关工程： :
2，生成yolov5s.wts文件
在生成yolov5s.wts前，首先需要模型。同时，需要我们安装环境。这里可以参考网上其他文章或github教程进行配置安装，这里不详加说明。
将tensorrtx-master\yolov5文件夹下的gen_wts.py拷贝到ultralytics/yolov5文件夹下
在当前目录下执行：
python gen_wts.py
最终我们会在当前目录下得到一个yolov5s.wts文件。
3，vs2015环境建设
这里我们使用别人已经编好的库，下载连接： 。（注意：部分头文件，lib文件已在我之后的工程中命名，有需要的同学可以直接下载）
创建vs工程，命名为yolov5_Trt，重新连接tensorrtx-master
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 254 个子文件 2.75MB ） win10_yolov5_tensorRT-源码","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 6.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"yolov5_Trt.sln <span style='color:#111;'> 1.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"yolov5.cpp <span style='color:#111;'> 27.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gen_wts.py <span style='color:#111;'> 558B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"common.hpp <span style='color:#111;'> 14.21KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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