当前位置：首页 > news >正文

查询网站所有死链接成人教育培训机构十大排名

news 2025/7/19 18:21:48

查询网站所有死链接,成人教育培训机构十大排名,营销策略主要包括哪些,建网站卖产品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…

写在前面

项目介绍

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。

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::vector<Segmentation> 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。