网站源码制作,唐山seo公司,完成公司网站建设,怎么做网站的营销1.工具
VS2019
opencv4.7.0
opencv_contrib4.7.0
Cmake3.27.0
cudnn-windows-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive
2.具体流程
1.配置路径和编译器后点击configure 2.提前下载相关的包#xff0c;如下图所示 3.第一次configure完成后#xff0c;需要再配置编译选项
在编译…1.工具
VS2019
opencv4.7.0
opencv_contrib4.7.0
Cmake3.27.0
cudnn-windows-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive
2.具体流程
1.配置路径和编译器后点击configure 2.提前下载相关的包如下图所示 3.第一次configure完成后需要再配置编译选项
在编译选项中进行勾选BUILD_CUDA_STUBS、OPENCV_DNN_CUDA、WITH_CUDA、OPENCV_ENABLE_NONFREE、build_opencv_world打勾
BUILD_DOCS、BUILD_EXAMPLES、BUILD_PACKAGE、BUILD_TESTS、BUILD_PERF_TESTS、BUILD_opencv_python不打勾可以不要这部分 配置 OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH如下图 取消python接口的编译后面install的话python的安装可能会有问题 4.再次configure没有问题后勾选CUDA_FAST_MATH和ENABLE_FAST_MATH,就可以Generating了。 5.Generating完成后准备工作就已经完成接下来就是用vs2019进行编译。 打开VS2019选择Release模式右键选择CMakeTargets中的ALL_BUILD,右键生成就可以等待了。 6.编译成功后点击INSTALL生成 在install路径下就可以找到编译好的库和头文件了 3.yolov8推理
参考
https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/19220
yolov8n.onnx导出需要设置opset12用11会报错shape不对的错误。
model.export(formatonnx, imgsz640, optimizeTrue, simplifyTrue, opset12)
yolo export modelyolov8s.pt imgsz640,640 formatonnx opset12 代码
https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/v8.2.103/examples/YOLOv8-CPP-Inference 4.onnxruntime-gpu的yolov8推理
工具
onnxruntime-win-x64-gpu-1.17.1
Opencv4.5.5
cudnn-windows-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive 其他设置在vs2019里面
符合模式和C语言标准 代码
https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/v8.2.103/examples/YOLOv8-ONNXRuntime-CPP
