1、资源内容：基于yolov5检测 onnx runtime c++ （完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息 工程 、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、更多仿真源码下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法 工程 师，从事Matlab、Python、C/ C++ 、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，欢迎交流学习。 分别 使用 OpenCV与 ONNX Runtime 部署yolov5旋转目标检测源码+模型( c++ 和python两个版本程序).zip 分别 使用 OpenCV、 ONNX Runtime 部署yolov5旋转目标检测，包含 C++ 和Python两个版本的程序。 使用 OpenCV部署yolov5旋转目标检测，包含 C++ 和Python两个版本的程序 2. 使用 ONNX Runtime 部署yolov5旋转目标检测，包含 C++ 和Python两个版本的程序 程序输出矩形框的中心点坐标(x, y)，矩形框的高宽(h, w)，矩形框的倾斜角。 使用 C++ 的 OpenCV 接口 调用 ONNX 格式的 PyTorch 深度学习模型进行预测（Windows, C++ , PyTorch, ONNX , Visual Studio, OpenCV） 需要 onnx 模型推理的功能，直接引用 onnx runtime 代码会引起编译问题。所以考虑动态加载 onnx runtime 的动态库完成。 C++ 的 接口 依然需要源码依赖，所以考虑 使用 onnx runtime 的c 接口 。 1.How to access Onnx runtime C API: 要访问c api，需要拿到 c api的函数指针，而 onnx runtime 的所有capi定义在 一个结构体中： https://github.com/microsof 最近由于项目原因，需要用 C++ 做一些目标检测的任务，就捣鼓一下YOLOv5，发现部署确实很方便，将YOLOv5模型转为 onnx 模型后，可以用OpenCV的dnn.readNetFrom ONNX 读取该模型，接着就是输入预处理和输出结果解析的事情。 然而，当我将tf15训练得到的FasterRCNN模型并利用tf2 onnx 成功转为 onnx 模型后，却不能用OpenCV读取，报出以下错误，而 onnx runtime 可以成功调用该模型。 最大化自动地在不同的平台上利用定制的accelerators和 runtime s。 为定制的accelerators和 runtime s提供正确的抽象和运行环境。并且我们把这种抽象称之为execution provider，它定义并公开了 ONNX ... 用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序，包含两个步骤：(1).把pytorch的训练模型.pth文件转换到. onnx 文件。第二步编写yolov5.py文件，把yolov5的网络结构定义在.py文件里，此时需要注意网络结构里不能包含切片对象赋值操作，F.interpolate里的size参数需要加int强制转换。不过，最近我发现在yolov5-pytorch程序里，其实可以直接把原始训练模型.pt文件转换生成 onnx 文件的，而且我在一个yolov5检测人脸+关键点的程序里实验成功了。