YOLOv11 c++部署

### YOLOv1 C++ 部署指南 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，其第一个版本（YOLOv1）由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出。为了在 C++ 中部署 YOLOv1 模型，通常需要以下几个关键步骤： #### 1. **模型准备** YOLOv1 的原始训练框架基于 Darknet[^3]，因此可以先通过 Darknet 训练好的权重文件 `.weights` 转换为其他支持的格式（如 ONNX 或 TensorFlow）。如果计划使用 TensorRT 或 OpenVINO 进行优化，则需完成以下操作： - 将 Darknet 权重转换为 PyTorch 格式的 `.pt` 文件。 - 使用工具链将 `.pt` 文件导出为 ONNX 格式。 对于 TensorRT 和 OpenVINO 的兼容性，推荐优先采用 ONNX 格式作为中间表示形式[^4]。 #### 2. **环境搭建** 根据需求选择合适的硬件加速方案： - 如果使用 NVIDIA GPU 加速，可选用 TensorRT 提供高性能推理能力。 - 对于 Intel CPU/GPU 设备，可以选择 OpenVINO 工具包来提升性能。 以下是两种常见方式的具体说明： ##### （a）TensorRT 方案 安装必要的依赖项并配置开发环境： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev \ libsnappy-dev protobuf-compiler python-numpy git cmake build-essential \ libboost-all-dev libopencv-dev ``` 下载并构建最新版 TensorRT SDK 及样例程序源码[^5]: ```cpp #include <NvInfer.h> // 初始化引擎... nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferenceBuilder(); ``` ##### （b）OpenVINO 方法 遵循官方文档指导完成设置过程[^6]: ```xml <model_xml_file>.xml and .bin files generated from Model Optimizer. ``` 加载预处理后的 XML/BIN 文件到 Inference Engine 实例中执行预测逻辑。 #### 3. **代码实现细节** 下面展示了一个简单的例子用于演示如何利用 OpenCV 库读取输入图像并通过调用外部 API 完成前向传播计算得出最终结果: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/dnn.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { string modelWeightsPath = "path/to/yolov1.onnx"; // 替换实际路径 dnn::Net net = dnn::readNetFromONNX(modelWeightsPath); Mat img = imread("test.jpg"); resize(img, img, Size(448, 448)); // 输入尺寸固定为 448x448 blobFromImage(img, inputBlob); // 创建网络输入张量 net.setInput(inputBlob); vector<String> outNames{"output_layer_name"}; // 输出层名称取决于具体结构定义 vector<Mat> outs; net.forward(outs, outNames); processOutputs(outs); // 自定义解析函数提取边界框信息等数据 } ``` 上述片段展示了基本流程，但未涉及复杂的后处理部分比如 NMS(non-maximum suppression)，这些都需要额外编写辅助方法才能获得完整的检测效果。 --- ### 总结 无论是借助 TensorRT 还是 OpenVINO 技术栈，在 C++ 下成功运行 YOLOv1 主要围绕三个核心环节展开——即模型转化、平台适配以及高效编码实践。以上内容综合考虑了不同场景下的适用性和灵活性特点进行了阐述[^7]。