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https://github.com/UNeedCryDear/yolov5-opencv-dnn-cpp
使用opencv模块部署yolov5-6.0版本
https://github.com/UNeedCryDear/yolov5-opencv-dnn-cpp
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JSON representation
使用opencv模块部署yolov5-6.0版本
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/UNeedCryDear/yolov5-opencv-dnn-cpp
- Owner: UNeedCryDear
- License: apache-2.0
- Archived: true
- Created: 2021-11-04T06:05:11.000Z (over 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-11-09T06:20:18.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2024-02-29T05:35:52.426Z (4 months ago)
- Language: C++
- Size: 792 KB
- Stars: 125
- Watchers: 4
- Forks: 37
- Open Issues: 4
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Lists
- awesome-yolo-object-detection - UNeedCryDear/yolov5-opencv-dnn-cpp - opencv-dnn-cpp?style=social"/> : 使用opencv模块部署yolov5-6.0版本。 (Other Versions of YOLO)
README
# yolov5-opencv-dnn-cpp
使用opencv模块部署yolov5-6.0版本
基于6.0版本的yolov5:https://github.com/ultralytics/yolov5
## The Yolov5 code has been merged into https://github.com/UNeedCryDear/yolov5-seg-opencv-onnxruntime-cpp, and the repository will no longer be updated.
**OpenCV>=4.5.0**
+ 导出onnx模型需要将opset设置成12（原来默认的是13，在opencv下面会报错，原因未知）
+ 如果是torch1.12.x的版本,需要在
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/c98128fe71a8676037a0605ab389c7473c743d07/export.py#L155
这里的```do_constant_folding=False```,设置为false才行，否者读取网络会失败，原因未知。
```
$ python path/to/export.py --weights yolov5s.pt --img [640,640] --opset 12 --include onnx
```
#### 2023.02.19 更新：
+ 旧代码已经是两年之前的了，之前为了适应yolov5-5.0的版本，后处理部分留下太多繁琐的操作，包括像计算anchors，需要设置对应的stride等等。本次更新将会优化这部分内容，同时加上预处理部分的LetterBox(),与python下的源码保持一致性的预处理方式。
#### 2022.12.13 更新：
+ 如果你的显卡支持FP16推理的话，可以将模型读取代码中的```DNN_TARGET_CUDA```改成```DNN_TARGET_CUDA_FP16```提升推理速度（虽然是蚊子腿，好歹也是肉（：
#### 2022.03.29 更新：
+ 新增P6模型支持，可以通过yolo.h中定义的YOLO_P6切换
+ 另外关于换行符，windows下面需要设置为CRLF，上传到github会自动切换成LF，windows下面切换一下即可
以下图片为更新p6模型之后yolov5s6.onnx运行结果：
