使用C++部署yolov5模型 - CSDN文库

### 使用C++部署YOLOv5模型的方法 #### 准备工作为了成功在C++环境中部署YOLOv5模型，需先完成必要的准备工作。这包括但不限于安装合适的深度学习库和支持软件包。对于基于C++的应用程序来说，可以选择多种不同的深度学习框架来支持YOLOv5的部署，比如LibTorch、TensorRT 或者 OpenVINO等[^2]。这些框架提供了丰富的API接口用于加载预训练模型并执行推理操作。 #### 下载与准备模型文件获取已经训练完毕的YOLOv5权重文件（通常是`.pt`格式），以及对应的配置文件（如`.yaml`）。确保这两个文件能够被所选的深度学习库识别和解析[^1]。 #### 配置开发环境以Windows平台为例，推荐使用Visual Studio作为IDE，并按照特定框架的要求设置项目属性。例如，在采用LibTorch的情况下，则需要下载相应的版本并与OpenCV一起集成到项目当中；而对于TensorRT而言，则可能涉及到CUDA等相关组件的额外配置。 #### 编写代码实现模型调用下面给出一段利用LibTorch进行YOLOv5推理的基础代码片段： ```cpp #include <torch/script.h> #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 加载模型 torch::jit::script::Module module; try { module = torch::jit::load("yolov5.pt"); } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "error loading the model\n"; return -1; } // 处理输入图片 cv::Mat img = cv::imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR); auto tensor_img = torch::from_blob(img.data, {img.rows, img.cols, 3}).to(torch::kFloat).permute({2, 0, 1}); // 执行推理 std::vector<torch::jit::IValue> inputs; inputs.push_back(tensor_img.unsqueeze(0)); at::Tensor output = module.forward(inputs).toTuple()->elements()[0].toTensor(); // 后处理逻辑... } ``` 这段代码展示了如何通过PyTorch JIT编译后的脚本模块加载YOLOv5模型，并对其传入一张图像数据来进行目标检测的任务。注意这里仅提供了一个简化版的例子，实际应用中还需要考虑更多细节，比如批量大小调整、多线程优化等问题。

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