目录打包单文件打包多文件1、打包单文件    pyinstaller在打包过程中会自动将脚本文件里的import库自动打包到软件中，所以不需要在打包时再添加到.spec文件中。    打包过程如下：a、在conda虚拟环境中创建新的环境来安装需要的包以及pipinstallpyinstaller，也可以在原程序的虚拟环境下安装pyinstaller直接打包，区别在于新建环境安装需要的包会使打包文件更小。b、使用anacondaprompt命令行激活环境，转到需要打包的程序文件夹下，使用如下命令转换文件夹位置：如果是D:\detect\project。先输入D:转到D盘，然后输入cd D:\de

目录环境配置系统环境项目文件路径 文件环境 config.txt CMakeLists.txttype.names 读取config.txt配置文件修改图片尺寸格式读取缺陷标志文件生成缺陷随机颜色标识模型推理推理结果获取缺陷信息还原并显示总代码环境配置系统环境Ubuntu18.04onnxruntime-linux-x641.12.1：https://github.com/microsoft/onnxruntime/releasesopencv3.4.3cmake 3.10.2项目文件路径 1. bin：存放可执行程序和识别结果2. data：存放数据集3. src：存放源程序4. inclu

本文首发于公众号【DeepDriving】，欢迎关注。0.引言RT-DETR是百度开源的一个基于DETR架构的实时端到端目标检测算法，在速度和精度上均超过了YOLOv5、YOLOv8等YOLO系列检测算法，目前在YOLOv8的官方代码仓库ultralytics中也已支持RT-DETR算法。在上一篇文章《AI模型部署|onnxruntime部署YOLOv8分割模型详细教程》中我介绍了如何使用onnxruntime框架来部署YOLOv8分割模型，本文将介绍如何使用onnxruntime框架来部署RT-DETR模型，代码还是采用Python实现。1.准备工作安装onnxruntimeonnxrunt

FastSAMC++推理部署—onnxruntimeVX搜索”晓理紫“关注并回复fastsamonnx获取核心代码晓理紫0XX开局一张图，剩下…本文记录只为日后更好学习1FastSAM简介FastSAM是仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的2%进行训练的CNN任意分割模型。FastSAM的性能与SAM方法相当，运行速度提高了50倍。2onnxruntime部署2.1环境与条件需要配置onnxruntime相关环境这个就网上自行解决需要把原始权重模型转为onnx模型2.2onnx模型转换本文参考进行转换，在转换过程中需要把dynamic_axes设置为None，采用静态维度进行，在核心源码中

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

1.训练好的pt模型转换为onnx格式使用yolov5-lite自带的export.py导出onnx格式，图像大小设置320，batch1之后可以使用onnxsim对模型进一步简化onnxsim参考链接：onnxsim-让导出的onnx模型更精简_alex1801的博客-CSDN博客pythonexport.py--weightsweights/v5lite-e.pt--img320--batch1python-monnxsimweights/v5lite-e.onnxweights/yolov5-lite-sim.onnx2.使用onnxruntime调用onnx模型实时推理（python版

目录安装C++接口的onnx-runtime安装依赖项：下载源文件构建ONNXRuntime安装ONNXRuntime安装C++接口的onnx-runtime安装依赖项：安装CMake：可以通过包管理器（如apt、yum等）安装CMake。安装C++编译器：确保系统中已安装C++编译器，如GCC或Clang。下载源文件克隆ONNXRuntime的GitHub仓库，指定版本是为了适配python3.8：gitclone--branchv1.5.2--recursivehttps://gitee.com/lee-zq/onnxruntime.git构建ONNXRuntime进入ONNXRuntim

这篇文章背景是笔者在ubuntu上编译C++代码，依赖一些包，然后需要编译并配置到CMakelist做的笔记。主要也是一直不太懂CMakellist，做个笔记以防忘记，也给读者提供一站式的参考，可能您需要的不是这几个包，但大同小异，再带上cmakelist加持，最后提供可视化远程调试教程，可以把C++玩的飞起。这篇文章将有以下内容：安装编译一系列工具；编译opencv；编译jsoncpp；编译onnxruntime；如何在CMakelist中配置；Clion远程调试服务器的C++代码；文章目录一、安装编译一系列工具1.1安装g++、gcc1.2安装cmake1.2.1官网下载cmake包1.2

1下载onnxgitclonehttps://github.com/microsoft/onnxruntimecdonnxruntimegitsubmoduleupdate--init--recursive2编译由于是交叉编译，所以需要设置一下编译工具，在网上搜索看到了这个chineseocr_lite/build-onnxruntime-android.shatonnx·DayBreak-u/chineseocr_lite·GitHub于是 我用下面的命令进行编译 ./build.sh--skip_tests--configRelease--build_shared_lib--cmake_e

1.前言之前把ORT的一套推理环境框架搭好了,在项目中也运行得非常愉快,实现了cpu/gpu,fp32/fp16的推理运算,同onnx通用模型在不同推理框架下的性能差异对比贴一下,记录一下自己对各种推理框架的学习状况YoloV8模型大小模型名称参数量NANO3.2M......2.CPU篇CPU推理框架性能比较框架推理耗时(i5-11400H@2.70GHz)/msOnnxRuntime95DNN80 3.GPU篇说明一下,懒得编译OpenCV的CUDA版了.也是菜,不想编译qwqGPU推理框架性能比较框架推理耗时(RTX3050LapTop)/msOnnxRuntime17TensorRT6