libtorch-yolov5-master
时间: 2023-09-29 11:09:40 浏览: 166
libtorch-yolov5-master 是一个基于 PyTorch 和 C++ 的 YOLOv5 目标检测模型的库。它使用了 PyTorch 实现的 YOLOv5 模型,并将其转换为 C++ 的模型,以便在 C++ 环境中进行目标检测任务。这个库可以在计算机视觉领域中应用,比如人脸识别、车辆识别、行人检测等等。
相关问题
torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("E:\\yolo\\libtorch-yolov5-master\\weights\\yolov5n-seg.pt");
这段代码使用了 PyTorch C++ 前端库中的 `torch::jit::script::Module` 类加载了一个 PyTorch 模型文件 `yolov5n-seg.pt`,并将其存储在 `module` 变量中。这个模型文件是 YOLOv5 模型的一个预训练版本,用于物体检测和语义分割任务。在加载模型之后,你可以使用 `module` 对象执行前向推断来处理输入数据。
yolov5-6.0环境部署 GPU
### YOLOv5 6.0 GPU 环境配置教程
#### 创建并激活 Conda 环境
为了确保兼容性和稳定性,建议使用 Python 3.8 版本来创建新的 conda 环境。这一步骤能够减少因不同版本间的依赖冲突而产生的问题。
```bash
conda create -n yolo_v5 python=3.8
conda activate yolo_v5
```
上述命令会建立名为 `yolo_v5` 的新环境,并安装指定版本的 Python[^1]。
#### 安装 PyTorch 和 CUDA 工具包
对于 GPU 加速的支持至关重要的是正确设置 PyTorch 及其对应的 CUDA 库。考虑到硬件支持情况以及驱动程序的要求,推荐确认本地已安装适当版本的 NVIDIA 驱动器和 CUDA Toolkit 后再继续操作。例如,如果使用的 CUDA 是 v10.0,则应确保 cudnn.h 文件位于路径 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include` 下且版本号为7.6.5 或更高版本[^2]。
通过 pip 命令可以方便地获取预编译好的二进制文件:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu100
```
这条指令指定了特定于 CUDA 10.0 的 PyTorch 构建版本;请根据实际情况调整 URL 中的 cuXX 参数来匹配所用的 CUDA 版本。
#### 获取 YOLOv5 源码库并与之同步最新更改
克隆官方 GitHub 存储库至本地工作区以便后续开发或测试用途:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
接着执行如下命令以保持项目处于最新的状态:
```bash
git pull origin master
```
#### 修改模型定义适应自定义数据集需求
针对个人项目的特殊分类任务,可能需要编辑源代码中的某些部分使得网络架构能识别新增加的目标种类。具体来说就是前往 `\models` 文件夹内定位到相应大小的小型、中型或是大型检测器描述符(如 `yolov5s.yaml`),并将其中代表类别的参数值设为你自己的标签数目[^5]。
#### 导出 TorchScript 格式的权重用于 C++ 推理引擎集成
当准备就绪后,可以通过下面给出的方法把训练完毕的 `.pt` 权重转换成适合 LibTorch 使用的形式——即 TorchScript 文件。这样做不仅有利于跨平台移植性而且提高了性能表现。
```python
python export.py --weights yolov5s.pt --data ./data/coco.yaml --imgsz 640 --device cuda --nms --include torchscript
```
请注意这里的设备选项被设定成了 `"cuda"` 而不是默认情况下 CPU-only 的 `"cpu"`,从而充分利用图形处理器加速计算过程[^3]。
#### 测试部署效果
最后验证整个流程是否成功的关键在于能否顺利加载模型并对输入图像做出预测响应。编写一段简单的脚本即可实现这一点:
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
results = model('data/images/zidane.jpg')
results.show()
```
这段代码片段展示了如何利用预先保存的最佳权重来进行推理运算,并展示结果图片上的标注框位置信息[^4]。
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