本文将介绍基于OpenVNOC++API部署YOLOv5模型，首先请读者参考《在Windows中基于VisualStudio配置OpenVINOC++开发环境》配置好VisualStudio。然后gitcloneYOLOv5代码仓：gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5cdyolov5pipinstall-rrequirements.txt并导出YOLOv5s.onnx模型pythonexport.py--weightsyolov5s.pt--includeonnx接着运行OpenVINO模型转换器mo-myolov5s.onnx--data

1.简介本文将介绍在基于OpenVINO在英特尔独立显卡上部署YOLOv5实时实例分割模型的全流程，并提供完整范例代码供读者使用。YOLOv5是AI开发者友好度最佳的框架之一，与其它YOLO系列相比：工程化水平好，工程应用时“坑”少文档详实友好，易读易懂既容易在用户的数据集上重训练又容易在不同的平台上进行部署社区活跃度高(截至2023-1-21有34.7kGitHub星)项目演进速度快默认支持OpenVINO部署在典型行业(制造业、农业、医疗、交通等)有广泛应用。2022年11月22日，YOLOv5v7.0版正式发布，成为YOLO系列中第一个支持实时实例分割(RealTimeInstanceS