libtorch yolov3

libtorch-yolov3

Una implementación de Libtorch del algoritmo de detección de objetos YOLO v3, escrita con C++ puro. Es rápido, fácil de integrar a su producción y admite CPU y GPU. Disfruta ~

Este proyecto está inspirado en la versión de pytorch, lo reescribí con C++.

Requisitos

1. LibTorch v1.0.0
2. Cuda
3. OpenCV (solo usado en el ejemplo)

para compilar

1. cmake3
2. gcc 5.4 +

 mkdir build && cd build
cmake3 -DCMAKE_PREFIX_PATH="your libtorch path" ..

# if there are multi versions of gcc, then tell cmake which one your want to use, e.g.:
cmake3 -DCMAKE_PREFIX_PATH="your libtorch path" -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/local/bin/gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/bin/g++ ..

Ejecutando el detector

Lo primero que debes hacer es obtener el archivo de pesos para v3:

 cd models
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 

En imagen única:

 ./yolo-app ../imgs/person.jpg

Como probé, tardará 25 ms en GPU (1080 ti). ejecute el trabajo de inferencia más de una vez y calcule el costo promedio.