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yolov7使用c++推理onnx模型cpu,gpu均可（附代碼）-創新互聯

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? 先放上原圖以及推理效果圖，這份數據集是我自己標注的，然后使用yolov7的官方代碼進行訓練得到了一個best.pt。最后還是用yolov7官方的export.py?導出得到一個onnx文件。文章下面我會附上數據集，需要自提。

要點：

yolov7環境搭建，模型的訓練以及導出模型。

代碼的編寫已經文件的使用。

一.模型導出

? 我相信能能看到這里的朋友對于yolov7的使用應該是沒有的問題的，那么只是需要使用官方代碼導出一個onnx文件即可完成第一步的操作。

之后就會得到想要的onnx文件這里應該問題不大。

二.vs平臺環境搭建?

? 當然cpu處理是非常簡單有效的，只需要配置一個release版本的opencv即可。我這里重點講述的是gpu版本的處理。

? 1.首先要確定你的顯卡型號，我的電腦是3060對應的cuda是11.1，cudnn8.1.1。當然我相信會使用yolov7的朋友對于這些是很熟悉的。我想強調的一點是由于vs平臺的特殊性，vs平臺的不同版本就對很多版本的cuda是不兼容的。例如vs2022對于老版本cuda就無法調用。同樣老版本的vs對于新cuda也無法調用。我們在下載的時候一定要考慮一些版本適配性。

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