基于新版OpenCV5(C++)框架的DNN实现yolov3、4、5、6、7、x模型部署推理

源码即将开源:
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python版yolo汇总源码地址:https://github.com/KangChou/Cver4s

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前几篇文章:

#1、yolov4视频目标检测:使用C++版本联合CUDA11.2的OpenCV 5.x编译生成opencv-python==5.x进行推理

2、AI模型C++部署:【配置OpenCV4++环境】与【三种在 C++ 中部署 TensorFlow 模型的方式】【准备阶段】

3、【强力推荐】基于Nvidia-Docker-Linux(Ubuntu18.04)平台:新版OpenCV5.x(C++)联合CUDA11.1(GPU)完美配置视觉算法开发环境

4、C++版本的OpenCV 5.x编译生成opencv-python==5.x(GPU版本)接口并进行调用

5、基于新版Opencv5.x(C++)流媒体视频流实现网页浏览器人脸检测
6、ubuntu18.04平台:新版OpenCV5集成算法使用mjpeg-streamer(流媒体c++库)实现视频流及网页浏览器访问

7、ubuntu18.04平台 QT5(C++)、OpenGL、DNN联合新版OpenCV5.x构建以及核心算法测试

8、基于新版Opencv5.x(C++)+yolov6快速目标检测_源代码杀手的博客-CSDN博客


上一个软件效果:AI目标检测软件-yolov4-opnecv5-c++

其他参考


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