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模型實(shí)戰(zhàn)（11）之win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法

2年前作者：明月醉窗臺(tái)分類(lèi)：Toy博客閱讀(22)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了模型實(shí)戰(zhàn)（11）之win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法

測(cè)試環(huán)境：AMDRH7000+RTX3050+win10+vs2-10+opencv455+cuda11.7
關(guān)于opencv470+contrib+cuda的編譯，可以詳見(jiàn)：Win10下Opencv+CUDA聯(lián)合編譯詳細(xì)教程
本文代碼同時(shí)支持yolov5、yolov8兩個(gè)模型，詳細(xì)過(guò)程將在文中給出，完整代碼倉(cāng)庫(kù)最后給出
其中，yolov8在opencv-DNN + CUDA下的效果如下：

opencv yolov5,# 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)例程,opencv,YOLO,算法,計(jì)算機(jī)視覺(jué),人工智能文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-563592.html

1.配置屬性

新建VS項(xiàng)目，名為yolov8_opencv
視圖 - 其他窗口 - 屬性管理器，新建項(xiàng)目屬性表，在此只配置release下的，debug模式配置相同
- 1.新建配置屬性

到了這里，關(guān)于模型實(shí)戰(zhàn)（11）之win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2.4.15，tensorrt8.2.1.8。
yolov7的 tensorrt8 推理， c++ 版本環(huán)境 win10 vs2019 opencv4.5.5 cuda_11.4.3_472.50_win10.exe cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.4.15 TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zip RTX2060推理yolov7， FP32 耗時(shí) 28ms? ，F(xiàn)P16 耗時(shí) 8ms，單幀對(duì)應(yīng)總耗時(shí)30ms 和 10ms。推理yolov7-tiny，F(xiàn)P32 耗時(shí) 8ms? ，F(xiàn)P16 耗時(shí) 2ms。 tensorr
2024年02月15日
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YOLOV5（二）：將pt轉(zhuǎn)為onnx模型并用opencv部署
yolov5s 6.0自帶export.py程序可將.pt轉(zhuǎn)為.onnx等，只需配置需要的環(huán)境即可。 1. 安裝環(huán)境報(bào)錯(cuò)：NVIDIA-tensorrt安裝失??！解決：從源碼安裝TensorRt： ①安裝CUDNN和CudaToolKit等GPU配置 ②從官網(wǎng)下載需要的rt版本：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download ③解壓后，將lib文件夾添加到
2024年02月10日
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Opencv C++實(shí)現(xiàn)yolov5部署onnx模型完成目標(biāo)檢測(cè)
頭文件命名空間結(jié)構(gòu)體 Net_config 里面存了三個(gè)閾值和模型地址，其中置信度，顧名思義，看檢測(cè)出來(lái)的物體的精準(zhǔn)度。以測(cè)量值為中心，在一定范圍內(nèi)，真值出現(xiàn)在該范圍內(nèi)的幾率。 endsWith()函數(shù) 判斷sub是不是s的子串 anchors_640圖像接收數(shù)組根據(jù)圖像大小，選擇相應(yīng)長(zhǎng)度的
2024年02月13日
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Yolov5+win10+pytorch+android studio實(shí)現(xiàn)安卓實(shí)時(shí)物體檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)（coco128/coco/自己的訓(xùn)練集）
在這里感謝各個(gè)大佬的參考文獻(xiàn)及資料。在我學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我參考了如下網(wǎng)站： Win10+PyTorch+YOLOv5 目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練與識(shí)別 | | 洛城風(fēng)起 YOLOv5 COCO數(shù)據(jù)集訓(xùn)練 | 【YOLOv5 訓(xùn)練】_墨理學(xué)AI的博客-CSDN博客_yolov5訓(xùn)練coco數(shù)據(jù)集系統(tǒng)環(huán)境：win10 cuda 版本:11.3 Cuda環(huán)境配置在
2023年04月11日
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Windows（Win10、Win11）本地部署開(kāi)源大模型保姆級(jí)教程
點(diǎn)我去AIGIS公眾號(hào)查看本文本期教程用到的所有安裝包已上傳到百度網(wǎng)盤(pán) 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1j281UcOF6gnOaumQP5XprA 提取碼：wzw7 ??最近開(kāi)源大模型可謂鬧的沸沸揚(yáng)揚(yáng)，尤其是 Microsoft 開(kāi)源的 wizardlm2 8*22b 和 Meta 開(kāi)源的 llama3 70b ，評(píng)測(cè)都已經(jīng)接近了 OpenAI GPT4 的水平。鑒于還
2024年04月29日
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cuda11.6配置torch環(huán)境（運(yùn)行yolov5項(xiàng)目）
首先推薦一個(gè)b站的一個(gè)up視頻，yolov5目標(biāo)檢測(cè)，這里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要選擇什么，大家都是依據(jù)自己的顯卡（我這里是gtx 3060）。 1.下載地址：Anaconda官網(wǎng) 具體安裝教程這里不敘述了，可以看安裝Anaconda教程右鍵英偉達(dá)圖標(biāo)，打開(kāi)英偉達(dá)控制面板，點(diǎn)擊幫助
2023年04月10日
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36、RK3399Pro 環(huán)境搭建和Yolov5 c++調(diào)用opencv進(jìn)行RKNN模型部署和使用
基本思想：記錄rk3399 pro配置環(huán)境和c++ npu開(kāi)發(fā)記錄，主要想搞一份c++代碼和其它圖像算法結(jié)合一下，好進(jìn)行部署,淘寶鏈接見(jiàn)附錄 ?需要的python3.7對(duì)應(yīng)的aarch64的whl包：包含opencv-whl 、h5py-whl包：鏈接: https://pan.baidu.com/s/1cvCAmHBa_4KgEjrcFIYnig 提取碼: 5ui4 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1hrc
2024年02月07日
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win11 yolov5訓(xùn)練踩坑，筆記
環(huán)境配置見(jiàn) yolov5/yolov3 pytorch環(huán)境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 筆記正確的訓(xùn)練步驟見(jiàn) （windows）yolov5/yolov3訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集，win11 gpu,pycharm,RTX3050筆記數(shù)據(jù)集文件分布建議將JPEGImages改為images,否則見(jiàn)報(bào)錯(cuò)三及解決方法 HITUAVyolo.yaml數(shù)據(jù)集配置修改train.py 搜索--data 將coco.
2023年04月22日
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Windows10系統(tǒng)下YOLOv5配置（Tesla P40 24GB、CUDA10.2）二、安裝
操作系統(tǒng)：Windows10 顯卡： Tesla P40 ?24GB CUDA版本：10.2 YOLOv5版本：4.0 下載相應(yīng)版本的CUDA按默認(rèn)一路安裝到底下載相應(yīng)版本的cuDNN，解壓，將bin中、include中、lib中文件分別復(fù)制到CUDA相應(yīng)安裝目錄 bin中文件 ?include中文件 ?lib中文件 Python Releases for Windows | Python.org The official home
2024年02月07日
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Win11下配置OpenCV with CUDA
前些天在B站上看到用OpenCV調(diào)用CUDA加速目標(biāo)檢測(cè)和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的教程，較Pytorch推理速度提升很明顯，最近整了個(gè)RTX4070，所以就也想來(lái)試一試。由于剛換了電腦，沒(méi)有相關(guān)環(huán)境，配置過(guò)程中踩了一些坑，因此有了這篇記錄文章。系統(tǒng)：Windows11-22H2 顯卡：RTX4070 驅(qū)動(dòng)：CUDA-11.8,c
2024年02月10日
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