Windows YOLOv5-Libtorch部署

环境

Win10、VS2019、OpenCV4.5.1、libtorch1.8.0+cuda11.1.1

下载OpenCV

链接:Releases - OpenCV

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第1张图片

下载libtorch和pytorch

链接:Start Locally | PyTorch

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第2张图片

注意:下载的版本要和YOLOv5的pytorch的版本一致!!!

解压之后:

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配置环境变量

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第4张图片

VS配置

快捷键alt+F7或右击解决方案->属性

选择VC++目录-包含目录,添加以下路径:

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第5张图片

选择VC++目录-库目录,添加以下路径:

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第6张图片

选择链接器-输入-附加依赖项,添加以下路径:

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第7张图片

选择CIC++常规-SDL检查,修改为"否“:

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第8张图片

选择链接器-命令行-其它选项,添加/INCLUDE:?warp_size@cuda@at@@YAHXZ

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第9张图片

操作完之后就可以使用torch库

测试代码

#include
#include
#include  
#include

int main()
{
	std::cout << "cuda::is_available():" << torch::cuda::is_available() << std::endl;
	system("pause");
}

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第10张图片

运行模型

我们开始YOLOv5中的export.py文件,首先我们将训练好的best.pt模型放入

因为文件默认生成CPU版本的,所以我们需要改动两处:
Windows YOLOv5-Libtorch部署_第11张图片

运行结束后我们会得到一个best.torchscript.pt文件,这个就是我们所需要的

代码调配

我们总共需要准备三个文件:类别文件、模型文件、图片

输入三个文件的路径

Windows YOLOv5-Libtorch部署_第12张图片

 基本到这就没问题了,有问题的话请留言。完事收工

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