Yolo+Qt目标检测模型推理及部署
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案例介绍
该项目使用Qt+OpenCV对YOLOv8目标检测模型进行了本地推理和部署
其中：
对于YOLOv8模型，使用python脚本对其进行转化，将其转为ONNX模型
对于ONNX模型，使用OpenCV中的DNN模块对其进行加载
最后，将加载后的模型进行反向推理、非极大值抑制、边界框优化等操作，完美实现C++端的目标检测功能
其中：
对于YOLOv8模型，使用python脚本对其进行转化，将其转为ONNX模型
对于ONNX模型，使用OpenCV中的DNN模块对其进行加载
最后，将加载后的模型进行反向推理、非极大值抑制、边界框优化等操作，完美实现C++端的目标检测功能
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该项目使用Qt+OpenCV对YOLOv8目标检测模型进行了本地推理和部署
其中：
对于YOLOv8模型，使用python脚本对其进行转化，将其转为ONNX模型
对于ONNX模型，使用OpenCV中的DNN模块对其进行加载
最后，将加载后的模型进行反向推理、非极大值抑制、边界框优化等操作，完美实现C++端的目标检测功能
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