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  • ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测


    参考

    源码 | OpenCV DNN + YOLOv7目标检测 - 腾讯云开发者社区-腾讯云https://cloud.tencent.com/developer/article/2052290

    YOLOV7源码: https://github.com/WongKinYiu/yolov7
    onnx文件:百度云盘链接: 百度网盘 请输入提取码 密码: 7mhs
    使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测,源码:https://github.com/hpc203/yolov7-opencv-onnxrun-cpp-py

    配置
    (1)配置onnxruntime 头文件和库,我这边直接把YOLOX.lite.ai.toolkit编译时用的 lite.ai.toolkit 直接拷贝了过来,放在yolov7-opencv-onnxrun-cpp-py/onnxruntime目录下;
    (2)创建 CMakeLists.txt

    1. cd yolov7-opencv-onnxrun-cpp-py/onnxruntime
    2. mkdir CMakeLists.txt

    CMakeLists.txt内容为:

    1. cmake_minimum_required(VERSION 3.17)
    2. project(yolox.lite.ai.toolkit)
    3. set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
    4. # setting up lite.ai.toolkit
    5. set(LITE_AI_DIR ${CMAKE_SOURCE_DIR}/lite.ai.toolkit)
    6. set(LITE_AI_INCLUDE_DIR ${LITE_AI_DIR}/include)
    7. set(LITE_AI_LIBRARY_DIR ${LITE_AI_DIR}/lib)
    8. include_directories(${LITE_AI_INCLUDE_DIR})
    9. link_directories(${LITE_AI_LIBRARY_DIR})
    10. set(OpenCV_LIBS
    11. opencv_highgui
    12. opencv_core
    13. opencv_imgcodecs
    14. opencv_imgproc
    15. opencv_video
    16. opencv_videoio
    17. )
    18. # add your executable
    19. set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${CMAKE_SOURCE_DIR}/build)
    20. add_executable(yolov7_test main.cpp)
    21. target_link_libraries(yolov7_test
    22. # lite.ai.toolkit
    23. onnxruntime
    24. -lMNN # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_MNN=ON, default OFF
    25. # ncnn # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_NCNN=ON, default OFF
    26. # TNN # need, if built lite.ai.toolkit with ENABLE_TNN=ON, default OFF
    27. ${OpenCV_LIBS}) # link lite.ai.toolkit & other libs.

    编译

    1. mkdir build
    2. cd build
    3. cmake ..
    4. make

    报错:


    解决办法:如下,修改Session的第二个参数


    测试

    ./yolov7_test
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/126255542
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