将目标检测模型导出到C++|RT-DETR、YOLO-NAS、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 最近，出现了更新的YOLO模型，还有RT-DETR模型，这是一个声称能击败YOLO模型的变换器模型，我想将这些模型导出并进行比较，并将它们添加到我的库中。在这篇文章中，我将带你了解如何将这些模型导出到ONNX并运行它们，然后最终比较这些模型的速度。 将RT-DETR模型导出到ONNX 这是从模型的GitHub页面获取的模型示例输出 为了导出模型，我们需要从模型的GitHub仓库克隆代码（https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR）。我将向你展示如何导出模型的第二个版本。如果你想使用第一个版本，导出步骤应该是类似的。 git clone https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR.git cd RT-DETR/rtdetrv2_pytorch 然后我们需要创建一个Python虚拟环境来运行代码。如果你已经有一个工作的环境，那么你可以跳过这一步。 python -m venv rtdetrv2-env source rtdetrv2-e ………………………………