libtorch yolov3

libtorch-yolov3

Uma implementação Libtorch do algoritmo de detecção de objetos YOLO v3, escrito com C++ puro. É rápido e fácil de integrar à sua produção, e CPU e GPU são suportadas. Aproveite ~

Este projeto é inspirado na versão pytorch, reescrevi em C++.

Requisitos

1. LibTorch v1.0.0
2. Cuda
3. OpenCV (usado apenas no exemplo)

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++ ..

Executando o detector

A primeira coisa que você precisa fazer é obter o arquivo de pesos da v3:

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

Na imagem única:

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

Como testei, serão necessários 25 ms na GPU (1080 ti). execute o trabalho de inferência mais de uma vez e calcule o custo médio.