【pytorch】将yolov5模型通过openVINO2022部署至生产环境（二）:C++版本博文对应源码

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这是yolov5的识别的模型和源码,python写的，可以参考我发的yolov5穿越火线识别文章。额能够准确的识别保卫者和潜伏者。本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别。 运行yolov5s,你也可以将其他模型放到my_dates文件夹下。Yolov5是 YOLO算法 （You Only Look Once）的第5个版本，YOLO可以说是当前实时对象检测算法中的佼佼者，它由Redmon等人在2016年的一篇论文中命名的，目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集：包括红、黄、绿三种灯的实际图片拍照和标注。 全国嵌入式大赛红绿灯识别数据集，符合yolov5模型训练要求

yolov5s模型,ultralytics版本可用

yoloV5预训练模型，官方给的是谷歌网盘下载地址，下载速度较慢，压缩包包含yolov3-spp.pt，yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt

包含4个权重文件，yolov5l ，yolov5m , yolov5s, yolov5x 。 从谷歌云盘下载的，4个文件4个积分不多吧.

yoyov5-6部署，懂得都懂， c++下使用opencv部署yolov5模型 （DNN） 参考网址下载或者自己cmake opencv文件

2021年10月7日最新上传, 内含 yolov5l.pt89.2 MB yolov5l6.pt147 MB yolov5m.pt40.7 MB yolov5m6.pt68.7 MB yolov5m_Objects365.pt43 MB yolov5n.pt3.77 MB yolov5n6.pt6.56 MB yolov5s.pt14 MB yolov5s6.pt24.5 MB yolov5x.pt166 MB yolov5x6.pt

在TorchServe上运行的Yolov5（与GPU兼容）！ 这是一个用于为Yolo v5对象检测模型运行TorchServe的dockerfile。 （TorchServe（PyTorch库）是一种灵活且易于使用的工具，用于服务从PyTorch导出的深度学习模型）。 您只需要在ressources文件夹中传递一个yolov5权重文件（.pt），它将部署一个http服务器，准备进行预测。 设置Docker映像 如果使用GPU，则在本地构建Torchserve映像（dockerhub一个错误）： Build the image torchserve locally for GPU before running this (cf github torchserve) https://github.com/pytorch/serve/tree/master/docker 注意：仅对于CPU