东莞网站关键词推广,宁波专业网站搭建地址,wordpress怎么实现注册功能,英文外贸发布网站目录 写在前面
项目介绍
最新发布说明
Segmentation示例
功能特点
依赖项
安装
克隆代码仓库
配置
构建项目 写在前面
前面刚刚实现的系列文章： 【Windows/C++/yolo开发部署01】 【Windows/C++/yolo开发部署02】 【Windows/C++/yolo开发部署03】 【Windows/C++/yolo…目录 写在前面
项目介绍
最新发布说明
Segmentation示例
功能特点
依赖项
安装
克隆代码仓库
配置
构建项目 写在前面
前面刚刚实现的系列文章： 【Windows/C++/yolo开发部署01】 【Windows/C++/yolo开发部署02】 【Windows/C++/yolo开发部署03】 【Windows/C++/yolo开发部署04】 【Windows/C++/yolo开发部署05】
必须用nividia显卡的电脑，才能运行最终生成的exe。但是，我想只用cpu实现实例分割，怎么办呢？我们今天来尝试这个项目：
Geekgineer/YOLOs-CPP
项目介绍
YOLOs-CPP 提供了单一的 C++ 头文件，具有高性能的应用程序，旨在使用来自 Ultralytics 的各种 YOLO（You Only Look Once）模型进行实时目标检测和分割。借助 ONNX Runtime 和 OpenCV 的强大功能，该项目为图像、视频和实时摄像头推理提供了无缝集成的统一 YOLOv(5,7,8,10,11) 实现。无论您是为研究、生产还是爱好者项目开发，该应用程序都提供了灵活性和高效性。
最新发布说明
[2025.01.26] 🔥🔥🔥 YOLOS-CPP 现在提供 YOLOv8 和 YOLOv11 的分割头文件，以及量化模型。
[2024.10.23] 🚀🚀🚀 YOLOS-CPP 项目启动，支持检测头文件。 Segmentation示例 // Include necessary headers
#include opencv2/opencv.hpp
#include iostream
#include string// Include the YOLOv11 Segmentation header
#include "YOLO11Seg.hpp"int main()
{// Configuration parametersconst std::string labelsPath = "../models/coco.names"; // Path to class labelsconst std::string modelPath = "../models/yolo11n-seg.onnx"; // Path to YOLO11 modelconst std::string imagePath = "../data/dogs.jpg"; // Path to input imagebool isGPU = true; // Set to false for CPU processing// Initialize the YOLO11 segmentorYOLOv11SegDetector segmentor(modelPath, labelsPath, isGPU);// Load an imagecv::Mat image = cv::imread(imagePath);// Perform object segmentation to get segmentation masks and bboxsstd::vectorSegmentation results = detector.segment(img, 0.2f, 0.45f);// Draw bounding boxes on the imagesegmentor.drawSegmentations(image, results); // Masks only// segmentor.drawSegmentationsAndBoxes(image, results); // Masks and Detections// Display the annotated imagecv::imshow("YOLO11 Segmentation and Detections", image);cv::waitKey(0); // Wait indefinitely until a key is pressedreturn 0;
}注意：有关更多用法，请查看以下源文件：image_inference.cpp 功能特点 多种 YOLO 模型支持：支持 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10 和 YOLOv11，包括标准和量化后的 ONNX 模型，以满足不同应用场景的需求。 ONNX Runtime 集成：利用 ONNX Runtime 在 CPU 和 GPU 上进行优化推理，确保高性能。 动态形状处理：能够自动适应不同的输入尺寸，从而提高通用性。 图优化：通过使用 ORT_ENABLE_ALL 进行模型优化来提升性能。 执行提供者：配置会话以支持 CPU 或 GPU（例如，使用 CUDAExecutionProvider 支持 GPU）。 输入/输出形状管理：根据模型规范管理动态输入张量形状。 优化的内存分配：利用 Ort::MemoryInfo 在张量创建期间进行高效的内存管理。 批处理：支持处理多张图像，目前主要关注单图像输入。 输出张量提取：动态提取输出张量，以便灵活处理结果。 OpenCV 集成：使用 OpenCV 进行图像处理以及绘制边界框和标签（注意：不使用 cv::dnn 模块）。 实时推理：能够即时处理图像、视频和实时摄像头数据。 高效的检测处理：采用非极大值抑制（NMS）进行有效处理（注意：某些模型不使用 NMS，例如 YOLOv10）。 跨平台支持：完全兼容 Linux、macOS 和 Windows 环境。 易于使用的脚本：包含用于简单构建和运行不同推理模式的 shell 脚本。 依赖项
在构建项目之前，请确保您的系统已安装以下依赖项： C++ 编译器：兼容 C++14 标准（例如，g++、clang++ 或 MSVC）。 CMake：3.0.0 或更高版本。 OpenCV：4.5.5 或更高版本。 ONNX Runti
