[C#][原创]使用C#部署yolov7的tensorrt模型
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要说C#当前做深度学习能力很弱,但是源于对C++非常友好的接口,使得C#做界面,C++做算法非常适合,因此你问我目前在C#方面最好的深度学习部署方式是什么?我只能说是调用C++接口,目前github或者其他开源网站都有各种C#版本的深度学习部署库,比如yolov5-net,yolov7-net但是这些库的速度都是非常感人的,他们大多数是通过onnx作为推理对象,这得益于微软的Onnxrumtime有非常友好C#接口,但是这些接口总体感觉就是慢,因此最快方式就是
C++=============> C#
因此你只要掌握C++和C#编程技术很容易实现,当然你也得懂python,这个时代很难凭借一门编程闯天下,所以掌握越多语言对你开发越有好处。
C#部署tensorrt模型流程
yolov7训练自己的模型pt====>导出onnx模型=====>导出tensorrt模型=======>编写C++接======>封装C++DLL=====>封装C#调用C++ DLL接口的函数====>调用模型推理
需要掌握技术:
(1)C++面向对象的知识
(2)C++ DLL封装技巧
(3)掌握C++的数据类型怎么转成C#的数据类型或者反向数据类型转换
(4)掌握C#面向对象的知识
(5)掌握训练模型流程
(6)掌握模型转换的流程
更多信息可以参考视频教程:
使用C#部署yolov7的tensorrt模型_哔哩哔哩_bilibili
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