qt工程源代码如下 qt-model-deploygithub.com/edgarshang/qt-model-deploy 最终效果如下
Qt工具集成模型部署(ONNXRunTime+openvino)之部署yolov6 face 人脸监测及面部关键点识别(onnxRuntime) 一步一步 没啥难的,去学习就好~1 人赞同了该文章 先上效果图,如下 yolov6 面部识别 如上图,这是yolov6 面部识别的效果图,识别的人脸及其对应的关键点(眼睛,鼻子,嘴) yolov6 face识别模型下载地址如下 ...
onnxruntime带用代码gpu 用vs2017 qt5.12 静态编译onnxruntime-gpu CUDA cuDNN TensorRT的完整教程 因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。 onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。 有现成的别人编译好的只有d...
接下来,我们将编写C++代码来加载ONNX模型,并使用ONNX Runtime进行推理。我们将使用Qt创建GUI界面,并使用OpenCV来处理图像数据。以下是代码实现的大致步骤: 创建Qt项目:使用Qt Creator创建一个新的C++项目,并配置好项目属性。 加载ONNX模型:使用ONNX Runtime的API加载转换后的ONNX模型。你需要指定模型的路径以及用于...
Describe the issue Hello, I am using a GPU 4080 with CUDA 11.8, cuDNN 8.5, and ONNX Runtime 1.15.1. However, when calling the ONNX Runtime model in QT (C++), the system always uses the CPU instead of the GPU. Previously, both a machine w...
在UI设计Demo中，我们选择运行YOLOV5模型，并通过上传图片或视频进行模型推理。运行结果展示如下：初始画面展示原始图像，用户可直观地看到输入数据。功能支持上传MP4格式视频，系统自动将视频帧作为模型推理的输入，实现连续的推理过程。对于界面设计，我们定义了uideploy.h与uideploy.cpp文件来实现UI功能。ui...
因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。 onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。 有现成的别人编译好的只有dll动态库,当然我们显然是不可能使用的,因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少,我肯定...
main_win=QtWidgets.QMainWindow() #设置APP窗口名称 main_win.setWindowTitle("图像风格迁移演示-2号高手") #初始化内容面板 content_panel=YOLOv8InferPanel() #设置窗口大小 main_win.setMinimumSize(1280,860) main_win.setCentralWidget(content_panel) ...
panel3 = QtWidgets.QGroupBox("推理类型") panel3.setLayout(hbox_layout1) # 输入文本框 self.image_file_edit = QtWidgets.QLineEdit() self.image_file_edit.setMinimumWidth(100) self.image_file_edit.setEnabled(False) fileBtn = QtWidgets.QPushButton("图像文件") ...
项目基于QT5使用C++开发。ONNX Runtime为开放格式的文件交换标准，支持各种机器学习框架模型的相互转化，简化了模型部署过程。使用成熟版本YOLOv8进行部署。ONNX Runtime允许模型推理，通过环境初始化、模型读取与配置参数等步骤，实现模型的加载与运行。ONNX Runtime提供了一系列的库与工具，帮助开发者实现...