yolov5_tensorrt_dll：C++动态链接库接口
项目简介
本仓库致力于提供一个高效、便捷的YoloV5模型与TensorRT集成的C++动态链接库(DLL)接口。在实际的计算机视觉应用开发中，经常需要将深度学习模型嵌入到不同的编程环境中，如C#、Java等。为了简化这一过程，我们构建了这个DLL接口，使得外部应用程序能够轻松调用YoloV5模型进行物体检测，无需直接处理复杂的TensorRT或深度学习底层细节。
主要功能
- 模型加载：自动加载预训练的YoloV5模型到TensorRT引擎。
- 推理执行：对外提供API以接收图像数据并执行物体检测推理。
- 结果返回：处理推理结果，包括边界框坐标、类别标签等，并以易于解析的数据格式输出。
- 跨平台兼容：设计时考虑了多语言调用的需求，确保在Windows和Linux环境下的C#、Java等应用能够顺利调用。
使用场景
- 需要在C#或Java应用程序中快速集成物体检测功能的开发者。
- 希望通过TensorRT优化模型性能但缺乏低级编码经验的团队。
- 进行边缘计算设备上部署，追求轻量级运行时环境的应用。
快速入门
编译动态链接库
- 确保安装有TensorRT SDK和必要的编译工具。
- 打开项目源码，根据所选平台配置相应的编译选项。
- 编译项目生成
.dll文件（Windows）或.so文件（Linux）。
调用示例
C#
// 假设DLL名为'yolov5_tensorrt_dll'且已正确导入项目
using System;
using System.Runtime.InteropServices;
public class YoloDetector {
[DllImport("yolov5_tensorrt_dll")]
public static extern int Detect(IntPtr imageBuffer, int width, int height, out IntPtr results);
// ...调用Detect方法，处理结果逻辑...
}
Java
// 通过JNI方式调用
public class Main {
public native int detect(long imagePtr, int width, int height, long[] resultsArray);
static {
System.loadLibrary("yolov5_tensorrt_dll");
}
// 实现调用逻辑...
}
注意事项
- 在集成前，请确保理解您的目标应用环境对于动态链接库的要求，包括但不限于架构兼容性（x86/x64）。
- 模型文件和配置应当与DLL一同分发，确保路径正确无误。
- 请参考项目中的示例代码和文档来了解更多详细信息。
此项目是针对那些希望将高性能的YoloV5物体检测融入其应用的开发者的强大工具，旨在简化从机器学习模型到实际产品中的过渡流程。