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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 YOLO系列推理库封装 都属于轻量化的模型网络，可以支持部署在CPU达到实时运行，从而降低企业模板模型需要GPU的成本开销，基于这个场景，本人基于OpenCV与OpenVINO封装了YOLO系列（YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10、YOLO11）模型的对象检测、实例分割、OBB对象检测、姿态评估 C++ 推理功能、导出DLL以后支持C++与C#调用。封装的与支持的常用主流YOLO模型如下： 客户端调用 基于封装好的DLL，导出的接口定义如下： class YOLOQTingInferAlgo { public: virtual void initConfig(std::string onnxpath, float score, int input_w, int input_h, bool gpu) = 0; virtual void detect(cv::Mat & frame, std::vector ) = 0; }; 支持基于YOLO系列自定义训练的模型推理部署，然后第三方应用集成与调用，只需要三行代码即可完成。 YOLOv5推理代
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