Tensorrt YOLOv5 C++部署

最新推荐文章于 2025-06-06 23:22:16 发布

原创

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#目标检测

Github仓库地址

https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10

项目简介

基于Tensorrt加速Yolov5 7.0
支持Windows10，Windows11
支持C++/Python

电脑环境

Tensorrt 8.5.2.2
Cuda 11.6 Cudnn 8.9.2
Opencv 3.4.6
Cmake 3.17.1
VS 2019
GTX1660Ti
yolov5-7.0(coco128数据集)
生成WTS模型
将仓库中的gen_wts.py拷贝至yolov5 7.0的目录下

打开gen_wts.py项目,在项目中修改第11,12行，添加yolov5s.

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Yolov5的烟火检测——C++实现模型部署

03-09

浓烟与火焰检测的模型和C++推理代码，代码和模型可以用于安卓或iOS

TensorRT 部署Yolov5模型C++

yohnyang的博客

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TensorRT 部署Yolov5模型C++

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使用ONNX Runtime在C++中部署YOLOv5模型

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介绍如何在C++环境中使用ONNX Runtime部署YOLOv5模型实现目标检测。

C++ TensorRT部署Yolov5模型

dubochao_xinxi的博客

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这些步骤提供了一个基本的框架，您可以根据实际情况进行调整和扩展。请注意，上述代码中的一些细节可能需要根据您的具体模型和环境进行修改，如输入输出名称、内存布局、后处理等。确保正确配置CUDA环境并具备适当的GPU硬件支持。此外，您还需要根据Yolov5模型的具体设计和输出格式，进行适当的输出数据解析和后处理操作，以获取有意义的结果。建议您参考TensorRT和Yolov5的官方文档、示例代码和社区资源，以获得更详细和完整的实现指导。

yolov5使用TensorRT进行c++部署

weixin_41311686的博客

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有了前面用c++进行opencv里dnn部署和onnxruntime部署的经验，使用TensorRT进行部署，我们只要了解tensorrt和cuda的一些相关api的使用即可方便的部署，整个部署流程都差不多。

c++部署yolov5模型

weixin_42823098的博客

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C++调用 yolov5 的模型

yolov8使用tensorRT进行c++部署

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使用TensorRT C++部署YOLOv10实现GPU加速-C++源码与模型

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结合C++和TensorRT的优势，YOLOv10 C++TensorRT项目能够为开发者提供一个功能强大的框架，用以部署和运行经过高度优化的实时目标检测系统。这样的系统在自动驾驶汽车、视频监控、工业自动化等领域具有广泛的应用价值...

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要在C语言中部署YoloV5模型，可以使用以下步骤：安装C语言的深度学习库，例如Darknet或者ncnn。下载训练好的YoloV5模型权重文件(.pt文件)和模型配置文件(.yaml文件)。将下载的权重文件和配置文件移动到C语言深度学习库中指定的目录下。在C语言中编写代码，使用深度学习库加载YoloV5模型，输入待检测的图像，输出检测结果。需要注意的是，在使用YoloV5模型进行推...

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YOLOv5部署到Windows的C++（使用LibTorch）前言准备内容配置环境前言由于项目需要，我们要将YOLOv5部署到Windows上的C++程序使用，本文使用LibTorch将YOLOv5部署到Visual Studios 2019上。准备内容首先我们下载准备好需要的内容： Visual Studios 2019 LibTorch (要和你的Pytorch版本对应，Debug 和 Release 版本均可，和后续C++版本统一即可） OpenCV Libtorch-Yolov5 Cma

【模型部署】c++部署yolov5使用openvino

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【TensorRT】记一次使用C++接口TensorRT部署yolov5 v6.1模型的过程

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源码地址以及环境搭建： yoloV5源码地址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite github下载不下来的可以去我的百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1YrWVWLn6NxT1xtOITU7wgQ 提取码：2233 准备python环境：python3.8 CUDA：11.5，cudnn需要对应cuda版本（这里是我自己的环境） ......

YOLOV5 C++部署的人员检测项目，包括CUDA编程，PTQ校准，jetson部署，开发后处理【C++深度学习部署（十一）】

qq_23022733的博客

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需要在有界面的主机上安装，远程ssh无法使用窗口# 建议使用conda虚拟环境 # 安装 pip install labelImg # 启动 labelImg深度学习量化就是将深度学习模型中的参数（例如权重和偏置）从浮点数转换成整数或者定点数的过程。这样做可以减少模型的存储和计算成本，从而达到模型压缩和运算加速的目的。如int8量化，让原来模型中32bit存储的数字映射到8bit再计算（范围是[-128,127]）。加快推理速度：访问一次32位浮点型可以访问4次int8整型数据；

【TensorRT】TensorRT 部署Yolov5模型（C++）

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TensorRT支持多种模型文件，不过随着onnx模型的发展，目前多种模型框架都将onnx模型当作中间转换格式，是的该模型结构变得越来越通用，因此TensorRT目前主要在更新的就是针对该模型的转换。TensorRT是可以直接读取engine文件，对于onnx模型需要进行一些列转换配置，转为engine引擎才可以进行后续的推理，因此在进行模型推理前，需要先进行模型的转换。

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tensorRT是NVIDIA推出的用于深度学习模型加速的工具库,将Yolov5/Yolov8与TensorRT结合使用，可以在NVIDIA的GPU上进行高效推理。使用C++中使用TensorRT加载和运行Yolov5/Yolov8模型流程主要分为以下三步，附上代码链接：完整代码：https://download.youkuaiyun.com/download/qq_36801705/89633517。

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### Ubuntu系统中部署TensorRT 7.0和YOLOv5 #### 安装依赖库为了成功部署TensorRT 7.0，在Ubuntu环境中需先安装必要的依赖项。这通常涉及更新包列表并安装CUDA、cuDNN以及其他支持工具[^1]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` 对于特定版本的TensorRT，确保所使用的CUDA和cuDNN版本兼容是非常重要的。例如，TensorRT 7.0可能要求特定范围内的CUDA版本以及相应的cuDNN版本。 #### 下载与安装TensorRT 获取官方提供的TensorRT安装文件，并按照说明完成安装过程。可以通过NVIDIA官方网站下载适合的操作系统版本的TensorRT安装包。一旦下载完毕，则可以执行如下命令来解压并安装： ```bash tar zxvf TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X.tar.gz cd TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X sudo ./install.sh ``` 这里`xx.xx`代表具体的CUDA版本号而`X.X`表示cudnn版本号，请替换为实际数值[^3]。 #### 准备YOLOv5模型及相关资源从指定仓库克隆YOLOv5项目到本地机器上以便后续操作。此步骤允许访问源码及其配套脚本用于转换和其他用途。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 上述指令会拉取最新的YOLOv5代码库至当前工作目录下，并安装所需的Python库以保障程序正常运行[^2]。 #### 转换ONNX格式模型为了让YOLOv5能够在TensorRT环境下高效运作，需要将其原始PyTorch模型导出成ONNX格式。之后再利用TensorRT SDK中的工具进一步优化该模型供生产环境使用。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=device) # 加载.pth或.torch格式的最佳权重路径 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export( model, dummy_input, "best.onnx", opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 这段Python脚本展示了如何将保存好的`.pt`格式的YOLOv5模型转储为`.onnx`文件形式，从而便于后续通过TensorRT加载和加速推理性能。 #### 使用TensorRT进行推理最后一步就是编写简单的C++或者Python应用程序调用TensorRT API来进行图像识别任务。具体实现细节取决于个人需求和技术栈偏好；然而，大多数情况下只需要修改少量参数即可适配不同的应用场景。