c++配置yolov5痛点总结

最新推荐文章于 2025-11-27 04:53:03 发布
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#YOLO

文章介绍了如何确定CUDA的合适版本，应选择略低于电脑支持最高版本的CUDA，如电脑支持11.7则安装11.6。在安装CUDA过程中需确保勾选VisualStudio集成选项，以便进行cmake编译。此外，文章还涉及YOLOv5模型使用TensorRT在Python和C++环境下的部署策略。
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【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】9. 目标检测实战——YOLOv5训练自定义数据集：从数据标注到模型部署的工业级解决方案
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
07-25 776
摘要：本文详解基于YOLOv5训练自定义数据集的完整流程，从理论到实战构建工业级目标检测解决方案。理论部分梳理YOLO系列演进史，解析YOLOv5的核心创新（CSPDarknet骨干网络、PANet特征融合、解耦检测头），阐释mAP、FPS等关键指标含义。实战模块分步指导：使用LabelImg完成数据标注，通过Python脚本实现VOC到YOLO格式转换，配置数据集yaml文件；详解YOLOv5安装、单/多GPU训练命令、训练监控与参数调优（学习率、数据增强）；实现模型验证、可视化推理与性能评估。
YOLOv8 Backbone前向传播优化：移除冗余激活函数，推理速度+12%
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-24 474
提出激活函数“选择性移除”策略：基于特征层级语义重要性，精准识别YOLOv8 Backbone的冗余激活，实现“速度+12%，精度几乎无损”；工程化成本极低：仅需修改C2f模块的激活函数分布，无需改变网络结构、参数量，可直接迁移预训练权重；部署适配性强：模型结构兼容所有主流推理框架，边缘设备部署效果优异，满足实时检测需求。
C++版本：最新Yolov5-Tensorrt-Clion-Ubuntu 包含全部代码
深度学习哪些事
05-28 2879
之前的博客中点我，介绍了笔者目前实现的一个Yolov5的推理加速，当时是展示性质的介绍，这里我会把详细的步骤一一介绍给大家，让大家都能亲自复现效果。
在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）
uzumakinarutoka的博客
11-18 6270
在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口 一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装 1、CUDA安装 2、CUDNN安装 3、TensorRT安装 4、OpenCV安装 链接: https://opencv.org/releases/page/4/ 完成后配置OpenCV环境： 配置bash： 验证OpenCV配置完成： 二、YOLOv5部署
c++读取yolov5模型进行目标检测（读取摄像头实时监测）
qq_65356682的博客
03-27 6639
本文是篇基于yolov5模型的一个工程，主要是利用c++将yolov5模型进行调用并测试，从而实现目标检测任务 任务过程中主要重点有两个，第一 版本问题，第二配置问题。有的可能需要cmake反正我没用 链接：https://pan.baidu.com/s/1-eLo7ecgQg94Mjtw-pQcXw。opencv==3.4.1 链接：https://pan.baidu.com/s/1XPWUNfS7PTFiDkHTG8yvcQ。在源文件中新建一个cpp文件，在头文件新建一个.h 头文件。
ubuntu18.04 yolov5部署openvino c++代码实现 踩坑实录(2022)
qq_51253844的博客
03-19 3869
假设我们现在获得了一个.pt，我们的思路就是.pt -> .onnx -> IR -> 模型推理 环境：torch 1.9.0 python 3.7 openvino 2021.4 opencv 4.5 参考：yolov5的openvino部署_迷途小书童的Note的博客-优快云博客21年的文章了,但是还能用 ...
opencv调用yolov5模型进行目标检测(c++版)
xycdaimi的博客
09-23 2025
我用一个json文件存放模型的对应参数信息，调用时将从文件里读取存入到一个封装的struct结构体里。点击全部发行版，选择自己需要的yolov5版本的源代码和预训练权重文件下载。把预训练模型放入yolov5文件夹后，打开requirements.txt。将这两行开头的的#号去掉，保存，然后在之前创建的conda环境中执行。照着提示按步骤安装，过程中可以修改安装路径。以上可以分装在namespcae里便于使用。可以添加清华的conda源来使用。然后给文件添加运行权限。保存退出后，使配置生效。
Jetson Nano部署YOLOv5并实现TensorRT加速
Jetson Nano部署YOLOv5并实现TensorRT加速是一项极具挑战性但又非常实用的嵌入式AI开发任务，尤其适用于边缘计算场景下的实时目标检测应用。本文围绕标题“Jetson nano部署yolov5[源码]”及描述内容，深入剖析其中...
想要成功运行yolov5，过程中所涉及的软件因该下载什么配套版本
10-14
嗯，用户这次的问题很明确——需要YOLOv5成功运行所需的软件配套版本。这个问题看似简单，但实际涉及复杂的深度学习环境配置，用户可能是开发者或研究人员，正在搭建实验环境。 从用户提供的引用来看，有几个关键...
YOLOv8多尺度训练优化：随机缩放增强动态调尺寸，小目标AP直接涨3.9%！
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专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-27 628
YOLOv8的多尺度目标检测难题，很多时候不是网络不够强，而是训练时的“数据增强”没做到位——固定输入尺寸让网络只学了单一尺度的特征，遇到真实场景的多尺度目标自然会漏检、框不准。这次通过优化随机缩放（扩大范围+锁定宽高比+均值填充），只改了几行代码，就实现多尺度AP+3.9%，还不影响推理速度，堪称“性价比最高的优化方案”。如果你也在为小目标漏检、大目标框不准头疼，一定要试试这个方案——门槛低、效果好，落地性价比拉满。如果在改造时遇到问题，欢迎在评论区交流，一起把YOLOv8的多尺度检测能力再往上提一提。
yolo5_gpu_class:yolov5 C ++ GPU版本，速度70msframe
03-11
yolo5_gpu_class yolov5 C ++ GPU版本，速度70ms / frame 网络使用cuda加速 net.setPreferableBackend(dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(dnn::DNN_TARGET_CUDA); 常规函数使用UMat加速 Mat uFunction(frame) { UMat uimg; Mat result; frame.copyto(uimg) ####process uimg like img canny(uimg) ####process uimg like img uimg.copyto(result) return result } mat->umat 1.5ms umat版本函数有很多会被加速5,6倍 umat-mat 1ms
YOLOv5-LibTorch:通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测
05-08
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
YOLOv5主代码python
11-21
YOLOv5 主代码。YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测；相较而言，YOLOv4 的基准结果是在 50 FPS 速度下得到的.
yolov5目标检测多线程C++部署
taifyang的博客
08-09 3199
下面的代码搭建了简单的一个生产者-消费者模型，在capture()函数中进行入队操作，infer()函数中进行出队操作，为了模拟采图-推理流程，在函数中调用Sleep()函数延时。此时发现采图-推理流程不能同步。上面的程序还有一点小问题：视频播放完时程序无法正常退出。
yolov5使用TensorRT进行c++部署
weixin_41311686的博客
12-29 7662
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。
Yolov5 ONNX Runtime 的 C++部署
weixin_45824067的博客
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1、运行总结：如果你把onnx格式模型路径、类别文件路径、图像路径写对后，可能还是跑不起来，代码中需要修改一下如果运行出现下面这样的报错：那就直接把模型输入输出的名字写进去：2、运行速度我这次用的是yolov5-6.2版本的yolov5n模型，在C++上用onnxtime部署，用视频大概检测其推理速度，发现onnxruntime比opencv dnn快一些。不过还是没有pytorch python快。3、项目通用性另外如果你用的是其他模型，要套这个项目的话，你得知道输出信息，然后进行修改。
yolov5-7.0基于win10的C++部署，带tensorRT加速的
qq_36387759的博客
03-21 1423
之前完成了yolov5在windows下不加速的torchscript部署（有机会写一下）现在研究如何进行加速，之前还在纠结用啥加速，onnx，openvino，tensorRT，但看了yolov5官方的这个介绍所以选择了tensorRT加速。官网提供的这个介绍网址无论如何也打不开所以在调研了一下下之后，选择了大牛手写的一个工程，先转wts再转engine为了跟我的yolov5-7.0代码相配合，原码地址需要下载以下这个版本的tensorrtx工程。
实现TensorRT加速Pytorch模型的过程(Yolov5为例)
qq_37557271的博客
05-22 1900
实现TensorRT加速Pytorch模型的过程 一、环境： 系统：ubuntu16.04 显卡：GeForce MX250 显卡驱动：460.32.03 CUDA与CUDNN版本：cuda10.2.89, cudnn8.1 TensorRT版本：7.2.3.4 Cmake版本：3.20 Gcc & G++版本：7.6.5 二、安装过程（以Yolov5为例） 1、首先安装TensorRT 参考： TensorRT安装教程. 注意点：如果在安装后import tensorrt出现Imp
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