YOLOv5-TensorRT 项目教程

YOLOv5-TensorRT 项目教程

yolov5-tensorrt Real-time object detection with YOLOv5 and TensorRT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo/yolov5-tensorrt

1. 项目目录结构及介绍

yolov5-tensorrt/
├── bindings/
├── docs/
├── examples/
├── include/
├── src/
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── README.md
├── pyproject.toml
├── setup.py
└── yolov5-tensorrt.pc.in

目录结构介绍

• bindings/: 包含项目与外部库的绑定代码。
• docs/: 包含项目的文档文件。
• examples/: 包含项目的示例代码，展示了如何使用该项目进行对象检测。
• include/: 包含项目的头文件。
• src/: 包含项目的源代码。
• CMakeLists.txt: CMake 构建文件，用于配置和构建项目。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• pyproject.toml: Python 项目的配置文件。
• setup.py: Python 项目的安装脚本。
• yolov5-tensorrt.pc.in: pkg-config 文件模板，用于在项目中包含和链接库。

2. 项目启动文件介绍

启动文件

• setup.py: 该文件是 Python 项目的安装脚本，用于构建和安装项目的 Python API。

使用方法

pip3 install .

该命令将构建并安装项目的 Python API，以及示例脚本。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• CMakeLists.txt: 该文件是 CMake 的配置文件，用于配置和构建项目。

配置选项

• -DBUILD_PYTHON=ON/OFF: 设置是否构建和安装 Python API。默认情况下，该选项为 OFF。

使用方法

mkdir build
cd build
cmake .. -DBUILD_PYTHON=ON
sudo make install

该命令将配置并构建项目，同时安装所有示例应用程序和共享库 yolov5-tensorrt.so。

通过以上步骤，您可以成功安装和配置 YOLOv5-TensorRT 项目，并开始使用其提供的功能进行实时对象检测。

yolov5-tensorrt Real-time object detection with YOLOv5 and TensorRT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolo/yolov5-tensorrt