libtorch yolov3

libtorch-yolov3

Реализация алгоритма обнаружения объектов YOLO v3 в Libtorch, написанная на чистом C++. Его быстро и легко интегрировать в ваше производство, поддерживаются как ЦП, так и графический процессор. Наслаждайтесь ~

Этот проект вдохновлен версией Pytorch, я переписал ее на C++.

Требования

1. ЛибТорч v1.0.0
2. Куда
3. OpenCV (только что использован в примере)

Чтобы скомпилировать

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++ ..

Запуск детектора

Первое, что вам нужно сделать, это получить файл весов для v3:

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

На одном изображении:

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

Как я тестировал, на графическом процессоре (1080 ti) это займет 25 мс. пожалуйста, запустите задание вывода несколько раз и рассчитайте среднюю стоимость.