yolov8部署，yolov5服务器部署

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我正要去TensorRT网络 去拿安装包

环境

CUDA 11.1

OpenCV4.5(无限制版本)

TensorRT 7.2

VS2019

TensorRT 安装评价

1. 没有压力的TensorRT压缩机包件

2 、 无法删除文件夹“{0}”。

3 、 我不知道你在说什么,但我不知道你在说什么。 将TensorRT-lib的所有lib文件 转到 C: Program Finch NVIDIA GPU GCE Complication ToxCUDAv11。 4 、 对不起,但我不知道你在说什么 我不知道你在说什么 但我不知道你在说什么 但我不知道你在说什么 但我不知道你在说什么

检查 TensorRT 是否成功安装 。

- 感应器 - 样样无一例外的MMISTSample_mnist. 我要杀了你。 2- 在VS2019中，右键工程，选择属性->配置属性->常规->目标平台版本->10.0 3- 在VS2019中，右键工程，选择属性->配置属性->常规->平台工具集->vs2019(v142) 4- 右键工程->重新生成 5- 使用 anaconda, 导航到 TensorRT- datamnist 目录, 运行 python 下载_ pgms. Py 。 6- 打开 TensorRT-bin,双击样本_mnist,并表明未返回错误配置成功 。

这样就是安装成功了

配置VS

请记住, 下一步可能导致程序错误 。 请在配置时小心!

属性

选择VC++目录->包含目录

选择 VC++目录->库目录

选择 链接器->输入->附加依赖项（opencv动态库+CUDA动态库）

导出权重文件

准备训练 对不起 Pt

打开 gen_ wts. py 文件, 并将以下命令输入终端: python gen_ wts. 对不起, py- w best. 对不起, pt.

在运行.wts 文件后, Beest 将被创建 。

生成engine

好的 先生 打开Yolov 5Tcpp

先输入 wts 文件的路径, 然后修改为 -s 。

运行需要一些时间,成功的后果如下:

我们输入引擎文件路径和照片路径, 然后我们替换下面的-s-d。

选择 生成->重新生成解决方案，之后运行

运行效果：

每张地图的速率都在八米左右

好了,我们到了,我们有了

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