YOLOV5 tensorRT部署以及问题解决办法

胖子工作室

已于 2022-12-15 07:20:30 修改

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分类专栏：深度学习文章标签： opencv 计算机视觉 c++

于 2022-08-07 16:39:57 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhouzongzong/article/details/126212422

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本文档记录了在TensorRT上部署YOLOV5s模型的过程，包括CMakeList.txt的修改，添加preprocess.cu和preprocess.h文件，解决编译错误（通过设置NOMINMAX），以及解决引擎生成时CLASS_NUM不匹配的问题和cuBLAS版本冲突的处理。参考了相关优快云博客进行问题解决。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TensorRT部署yolov5s参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39588099/article/details/119994675

所有步骤几乎一样，需要记录几点：
1、CMakeList.txt修改

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
project(yolov5)  
set(OpenCV_DIR "F:\\yolov5_tensorRT\\opencv\\build")  #1
set(OpenCV_INCLUDE_DIRS "F:\\yolov5_tensorRT\\opencv\\build\\include")  #2
set(OpenCV_LIBS "F:\\yolov5_tensorRT\\opencv\\build\\x64\\vc15\\lib\\opencv_world454d.lib") #3
set(TRT_DIR "F:\\yolov5_tensorRT\\TensorRT-8.0.3.4")  #4

add_definitions(-std=c++11)
add_definitions(-DAPI_EXPORTS)
option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)

set(THREADS_PREFER_PTHREAD_FLAG ON)
find_package(Threads)

# setup CUDA
find_package(C

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