tensorrtx-yolov5-v6.0部署在windows系统
前言:最近几天一直在搞这个东西,现在跑通了,为了以后自己看和帮助他人,就记录一下。虽然是跑通了但是觉得怪怪的,感觉不是自己想要的效果,另外这个只能检测图片,不能摄像头实时监测(我暂时没找到方法)。另外我部署的这个可能是c++版本的。你可以先看一下整体的,在决定用不用我的方法。
第一,下载项目,我这里使用yolov5的第六个版本,你根据自己所需下载自己的。
这里基本都是用的终端操作,需要进入虚拟环境中,建立build文件(以下为操作命令)
cd {tensorrtx}/yolov5/
mkdir build
cd build
第二,更改下面文件内容。
用以下内容替换。
cmake_minimum_required(VERSION 2.6)
project(yolov5)
#change to your own path
##################################################
set(OpenCV_DIR "D:\\ruanjian1\\opencv\\opencv\\build")
set(TRT_DIR "D:\\ruanjian1\\tensorrt\\TensorRT-8.5.3.1")
set(Dirent_INCLUDE_DIRS "D:\\ruanjian1\\tensorrt\\TensorRT-8.5.3.1\\include")
##################################################
add_definitions(-std=c++11)
add_definitions(-DAPI_EXPORTS)
option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)
set(THREADS_PREFER_PTHREAD_FLAG ON)
find_package(Threads)
# setup CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)
message(STATUS " libraries: ${CUDA_LIBRARIES}")
message(STATUS " include path: ${CUDA_INCLUDE_DIRS}")
include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})
include_directories(${Dirent_INCLUDE_DIRS})
#change to your GPU own compute_XX
###########################################################################################
set(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-std=c++11;-g;-G;-gencode;arch=compute_60;code=sm_60)
###########################################################################################
####
enable_language(CUDA) # add this line, then no need to setup cuda path in vs
####
include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)
include_directories(${TRT_DIR}\\include)
# -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED for solving error: identifier "__builtin_ia32_mwaitx" is undefined
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -Wall -Ofast -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED")
# setup opencv
find_package(OpenCV QUIET
NO_MODULE
NO_DEFAULT_PATH
NO_CMAKE_PATH
NO_CMAKE_ENVIRONMENT_PATH
NO_SYSTEM_ENVIRONMENT_PATH
NO_CMAKE_PACKAGE_REGISTRY
NO_CMAKE_BUILDS_PATH
NO_CMAKE_SYSTEM_PATH
NO_CMAKE_SYSTEM_PACKAGE_REGISTRY
)
message(STATUS "OpenCV library status:")
message(STATUS " version: ${OpenCV_VERSION}")
message(STATUS " libraries: ${OpenCV_LIBS}")
message(STATUS " include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${TRT_DIR}\\lib)
add_executable(yolov5 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolov5.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yololayer.h ${PROJECT_SOURCE_DIR}/preprocess.cu)
target_link_libraries(yolov5 "nvinfer" "nvinfer_plugin")
target_link_libraries(yolov5 ${OpenCV_LIBS})
target_link_libraries(yolov5 ${CUDA_LIBRARIES})
target_link_libraries(yolov5 Threads::Threads)
替换完成后需要更改opencv、tensorrt的安装路径,与上面对照着改以下的内容。
第三,运行cmake ..命令,我这个没有报错。(这个cmake命令可能提示未安装,你可以在虚拟环境中安装 pip install cmake也可以安装软件跟下面的博主一样操作)
其实,按照这位博主的步骤基本能把yolov5自带的yolov5s.pt跑通,
第四,我补充以下使用自己的模型部署时的操作,CLASS_NUM的个数就是自己要识别的数量。
修改完成后重新生成下,应该就可以了。
第五,目前进行摄像头实时监测未完成,希望有人完成,在评论区留下方法吧。
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_43384629/article/details/138913136
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