# yolov5-dnn-cpp-python_1

**Repository Path**: eminbogen/yolov5-dnn-cpp-python_1

## Basic Information

- **Project Name**: yolov5-dnn-cpp-python_1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-02-14
- **Last Updated**: 2022-02-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# yolov5-dnn-cpp-py
yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的onnx文件在百度云盘下载，
链接：https://pan.baidu.com/s/1d67LUlOoPFQy0MV39gpJiw 
提取码：bayj 

python版本的主程序是main_yolov5.py，C++版本的主程序是main_yolo.cpp

运行整套程序只需要安装opencv库(4.0以上版本的)，彻底摆脱对深度学习框架的依赖

如果你想运行生成onnx文件的程序，那么就cd到convert-onnx文件夹，在百度云盘下载yolov5s,yolov5l,yolov5m,yolov5x的.pth文件放在该目录里，
百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1oIdwpp6kuasANMInTpHnrw  密码: m3n1

这4个pth文件是从https://github.com/ultralytics/yolov5  的pth文件里抽取出参数，保存到顺序字典OrderedDict里，最后生成新的pth文件
在convert-onnx文件夹里，我把4种yolov5的网络结构全都定义在.py文件里，这样便于读者直观的了解网络结构以及层与层的连接关系。
下载完成pth文件后，运行convert_onnx.py就可以生成.onnx文件，这个程序需要依赖pytorch1.7.0框架，如果pytorch版本低了，程序运行会报错。
因为在yolov5里有新的激活函数，旧版本pytorch可能不支持的

在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，可以阅读我的csdn博客
https://blog.csdn.net/nihate/article/details/112731327