用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度 1443 -- 7:35 App 基于funasr+pyaudio实现电脑本地麦克风实时语音识别项目语音转文本python实现 850 -- 4:27 App YOLOv8检测界面-PyQt5实现第二套界面演示 668 -- 4:35 App 基于C# winform调用文心一言大模型实现实时聊天功能 399 -- 4:54 ...
在Windows系统上,基于C++编程部署YOLOv11-Pose的OpenVINO姿态估计模型,可以通过CMake项目来实现。以下是简要介绍: 首先,需要准备开发环境,包括安装OpenVINO Toolkit、CMake、OpenCV和C++编译器(如GCC或MSVC)。OpenVINO是英特尔开发的一款用于优化和部署深度学习模型的工具套件,能够显著提升模型在英特尔硬件上的推理性能。 其...
首先,运行命令获得 yolov5s-seg ONNX 格式模型:yolov5s-seg.onnx: python export.py --weights yolov5s-seg.pt --include onnx 1. 然后运行命令获得yolov5s-seg IR格式模型:yolov5s-seg.xml和yolov5s-seg.bin,如下图所示 mo -m yolov5s-seg.onnx --compress_to_fp16 1. 图1-1 yolov5-seg ...
42 基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码】 基于YOLOv10_YOLOv9_YOLOv8深度学习的蔬菜目标检测与识别系统【python源码+Py 01:54 基于音效识别的Python自动招架,成功实现了,互相学习交流#绝区零 #python #编程 01:02 太牛逼啦,根据注释AI自动给你写代码,体验python数据分析#编程 #程序员 #编程入门 ...
基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台,提供了YOLO框架的主流系列模型,包括YOLOv8~v9,以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景,同时支持图像与视频检测。模型部署引擎使用的是OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime以及OpenCV DNN,支持CPU、IGPU以及GPU多种设备推理。
YOLOv9 Det✅✅✅✅✅ YOLOv9 Seg✅✅✅✅✅✅ YOLO World✅✅✅✅ 3. 时间测试 在开发的模型部署平台上进行时间测试,当前的测试环境为: CPU:11th Intel Core i7-1165G7 2.8GHz IGPU:Intel Iris Xe Graphics GPU:NVIDIA GeForce RTX 2060 ...
微信:C#模型部署平台:基于YOLOv8目标检测模型的视频检测 哔哩哔哩:C#模型部署平台:基于YOLOv8目标检测模型的视频检测_哔哩哔哩_bilibili ? C#&YOLO系列深度学习模型部署平台页面主要包括四个区域,分别为:模型选择和加载区域、推理区域、输入图像展示区域以及输出结果图像展示区域。如下图所示: ...
ncnn 作为一个为移动端和嵌入式端优化的高性能神经网络前向计算框架,具有跨平台、轻量级和高效性的特点。它支持多种平台和操作系统,包括Android、iOS、Linux等,因此在移动设备上部署深度学习模型时,ncnn 是一个非常合适的选择。 在本篇博客中,我们将详细记录 YOLOv9-c 目标检测算法在ncnn框架下的实现过程,帮助读...
8.v831-c-编译环境部署篇2023-07-299.v831-c-yolov2例程解析2023-07-2910.v831-T113-c-udp发送篇2023-07-31 收起 学了一遍又学回来了,整理整理v831的环境吧 头文件 这些头文件上面部分是在python里面在编译成可执行文件之前会创造出来的,不用理他 下面则是components里面的,需要在.vscode里面设置一下...
构建一个基于 YOLOv8Pose 和 CRNN 的水表刻度识别系统。以下是详细的步骤: 数据准备:确保数据集格式正确。 环境部署:安装必要的库。 模型训练: 使用YOLOv8Pose 进行人脸关键点检测(模拟水表指针位置)。 使用CRNN 进行数字识别。 推理工作流:将 YOLOv8Pose 和 CRNN 结合起来进行端到端的水表刻度识别。