yolov5_cpp_openvino
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fb029ed
用c++实现了yolov5使用openvino的部署
博主的demo已经跑通了，但是换成自己的模型和数据集后，make成功了但是运行“./detect_test”时出错：“Segmentation fault (core dumped)”，其中已经把main.cpp的xml和图片路径以及detector.cpp的类别数都改了，请问有没有人遇到这样的情况？
我运行程序时在定义Core ie时候报错，环境是win10，openvino2020.4，vs2017
nuc@nuc-NUC11PAHi5:~/Desktop/yolov5_cpp_openvino/demo/build$ make Consolidate compiler generated dependencies of target detector make[2]: *** 没有规则可制作目标“/opt/intel/openvino/deployment_tools/ngraph/lib/libngraph.so”，由“libdetector.so” 需求。 停止。 CMakeFiles/Makefile2:84: recipe for target 'CMakeFiles/detector.dir/all' failed make[1]: *** [CMakeFiles/detector.dir/all] Error 2 Makefile:90: recipe for target 'all'...
代码中，这一段不是特别明白，这个公式的意义是？ output_blob[n*net_grid*net_grid*item_size + i*net_grid*item_size + j *item_size+ 4];特别是为啥要n*net_grid*net_grid*item_size 在+ i*net_grid*item_size 再+j *item_size+ 4
@fb029ed 大佬，你好，我想先问一下你是哈深rm战队的成员吗，我是一名大二学生，是中北大学606战队视觉组的成员，目前在队里主要负责使用神经网络检测装甲板，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我现在是基于yolov5-face这个repo实现直接检测装甲板的四个角点，现在就是我之后还想使用openvino实现c++下的部署，之前我已经实现了原始yolov5使用tensorrt在c++的部署，在nano上仅有25fps左右，后来在视觉交流群里，也是哈深的一位叫陈迅的大佬用openvino实现了基于yolov5-face的四点模型的部署，nuc11使用核显可以到100多帧，不过是在python下，我之前也打算使用openvino来部署，因为我们也有一个nuc10，所以我就想能否参考您的仓库来实现，因为我的输出头里增加了四个角点的坐标，那么对于parse_yolov5()函数应该需要修改吧，现在这段时间主要由于是考试周，时间比较紧，四点模型我还没有完全改完，所以想着能不能加一下您的微信或qq之后交流一下呢？
(wj) [root@al9njdaf9te66-0 openvino_yolov5-master]# gcc main.cpp In file included from main.cpp:5:0: detector.h:3:30: fatal error: opencv2/opencv.hpp: No such file or directory #include ^ compilation terminated. 调用包的时候找不到，openvino安装成功了，但是运行时找不到
