nvidia的deepstream-test3实现多路视频实时检测，同时加载yolov5s的engine模型，过程问题总结以及项目源码（精）

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已于 2022-10-17 00:15:52 修改

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分类专栏： pytorch深度学习一看就懂系列和自动驾驶相关文章标签：人工智能 deepstream 深度学习计算机视觉目标检测

于 2022-10-15 16:09:32 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pvmsmfchcs/article/details/127334463

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本文总结了在NVIDIA Deepstream-test3中实现多路视频实时检测，同时加载Yolov5s模型时遇到的问题及解决方案。包括OSD显示、多视频源运行错误、检测延迟、检测结果跳变和重影等问题。通过调整配置和批处理大小，成功解决了这些问题。项目源码和详细配置说明已提供。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

nvidia的deepstream-test3实现多路视频实时检测，同时加载yolov5s的engine模型，在clion的ide环境下进行编译运行项目源码

A.问题以及解决方法

首先，本项目是运行在clion的IDE中进行编译运行，关于这一部分的内容是如何实现，请参考我之前的文章：在clion的ide环境下进行编译运行deepstream-test项目源码
然后，我们记录一下加载yolov5的engine模型，并在clion中构建并运行deepstream-test3项目所遇到的问题：
1，问题：不能在检测结果的左上角显示记录的内容信息，但是在控制台是可以打印出来，通过下面方法解决，(简单)

By default deepstream-test3 disables OSD display. You can enable the display by setting “OSD_DISPLAY_TEXT” to 1 (current value is 0) and uncomment the code in function tiler_src_pad_buffer_probe.By default deepstream-test3 disables OSD display. You can enable the display by setting “OSD_DISPLAY_TEXT” to 1

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