文章目录前言1.Yolo简介2.onnxruntime简介3.Yolov5模型训练及转换4.利用cmake向C++部署该onnx模型总结前言接到一个项目，需要用c++和单片机通信，还要使用yolo模型来做到目标检测的任务，但目前网上的各种博客并没有完整的流程教程，让我在部署过程费了不少劲，也踩了不少坑（甚至一度把ubuntu干黑屏）。于是想把训练及部署过程记录下来，并留给后来者方便使用。（博主使用的系统是ubuntu20.04）1.Yolo简介作为一个经典且实用的目标检测模型，yolo的性能强大已无需多言，现在（2023.4.1）yolo模型已经推出到yolov8，但是推理速度上yolov5还

目录1.编译和安装教程（1）安装visualstudio2022（2）CMake下载及安装（3）下载darknet.zip文件（4）安装OpenCV （5）修改Makefile文件（6）修改CMakeLists.txt文件（7）使用CMake工具2.yolov3进行测试（1）单张图像进行检测 （2）开启摄像头进行检测（3）视频检测（4）使用手机摄像头作为电脑的摄像头进行检测DarkNet的编译及安装的过程（无GPU的情况详解）两款IPCamera+YOLOV3进行目标检测（手机摄像头作为电脑摄像头使用）提示：之前关于使用make对DarkNet进行编译的过程，在对单张图片进行目标检测的时候，没

编译时出现的错误：mingw32-make[1]:***[modules/core/CMakeFiles/opencv_core.dir/all]Error2Makefile:161:recipefortarget‘all’failedmingw32-make:***[all]Error2解决方法：  根据贴吧老哥的解答，发现是mingw版本有问题导致的错误，可以通过这个链接https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/下载正确的版本来解决报错：  下载红框部分的文件解压即可参考https://tieba.baidu.com/p/595769

AndroidStudio2.2引入了cmake外部构建系统。问题是确实缺少文档，我不知道应该如何链接第三方库？我试过cmake指令target_link_libraries:target_link_libraries(native-liblibs/libSomething.so)它在该应用程序编译中“有效”，但随后我在运行时遇到dlopen错误，因为libSomething.so尚未与应用程序一起打包。libs目录位于“app”下，如果有任何更改，我已经开始使用AndroidStudio2.2生成的默认JNI项目...[更新]我试过将libSomething.so放在app/src/

文章目录我的下载步骤顺序2->3->4->4.1->4.1.1->4.2->4.1.2注意事项1.前言2.cuda的下载及安装2.1如何判断自己应该下载什么版本的cuda呢？2.2下载CUDA2.3下载地址3.下载CUDNN3.1下载地址4.安装CUDA和cuDNN4.1安装CUDA4.1.1配置环境变量4.1.2配置SDK4.1.3验证deviceQuery和bandwidthTest4.1.4测试一下4.2安装cuDNN5.卸载CUDA6.安装CUDA失败的情况1.nsightvisualstudioedition失败1.1第一种方式1.2第二种方式7.VS2019+CUDA11.1新建项

1.环境与说明这里我用的是widnows1064位，VisualStudio用的VisualStudioCommunity2022(社区版)对于Android开发工程师来说，为什么要使用VisualStudio呢?因为在VisualStudio中开发调试OpenCV方便，可以开发调试好后，再移植到Android中。2.下载OpenCV版本官方地址在这里:官方下载地址不过官方下载地址可能会比较慢，可以下载我上传的资源:OpenCV-4.8.0打包下载这里我们下载widnows版本，对应着就是opencv-4.8.0-windows.exe2.1安装OpenCV双击opencv-4.8.0-win

搭建yoloV8之前请确保显卡驱动程序及CUDA环境安装完成并且电脑中已经安装了miniconda3，我们用miniconda来管理yoloV8环境。安装CUDA+显卡驱动请参照：【亲测】ubuntu20.4显卡驱动+CUDA11.8一起安装_Coding_C++的博客-CSDN博客一、在miniconda创建yoloV8环境1、在miniconda上先创建一个环境命名为yolov8condacreate-nyolov8python=3.112、输入y 3、此时在miniconda上一个空环境就完成了4、激活刚创建的环境二、在创建的新环境（yolov8）下安装pytorch环境1、登陆pyto

如果觉得本篇文章对您的学习起到帮助作用，请点赞+关注+评论，留下您的足迹💪💪💪本文主要介绍VScode下的CUDA编程配置，因此记录以备日后查看，同时，如果能够帮助到更多人，也不胜荣幸。文章目录一、创建compile_commands.json1、cmake中使用2、make中使用二、安装必要的插件1.远程连接ssh2.C/C++3.C/C++ExtensionPack4.NsightVisualStudioCodeEdition5.vscode-cudacpp三、配置c_cpp_properties.json四、配置setting.json五、配置tasks.json六、配置launch.j

文章目录前言一、场景再现场景一场景二二、原因分析三、解决办法总结前言各位朋友，好久不见，距离上一次更博已经过去三月有余。这段时间里博主基于LabVIEW探索开发了一些工具包，包括OpenVIN工具包、TensoRT工具包以及一键训练工具包，这几天会整理一下分享给大家，今天要和大家分享的是好多朋友私信问我的深度学习推理过程中cuda或tensorRT变慢的问题。一、场景再现场景一以yolov5为例，为了节省开销，深度学习模型导入后，相机实时抓图，条件触发推理检测，也就是只有满足某个条件，才进行推理检测。在该场景下，发现使用CUDA加速推理检测的速度竟然比使用CPU实时循环抓图检测的速度都要慢，如

【opencv】【GPU】windows10下opencv4.8.0-cudaPython版本源码编译教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【opencv】【GPU】windows10下opencv4.8.0-cudaPython版本源码编译教程前言准备工具anaconda/cuda/cudnnanaconda创建环境(选做)安装原生python(选做)cmakeopencv4.8.0opencv_contribCMake编译VS2019编译可能出现的问题cmake编译过程中可能出现的问题VS2019编译过程中可能出现的问题测试使用GPU总结前言Ope