基于onnxruntime的yolov5实时检测应用

深度学习技术的不断发展推动了计算机视觉领域的进步，yolov5作为一种高效的目标检测模型备受关注。本文将探讨如何在onnxruntime上成功部署yolov5，并实现实时目标检测的应用。通过将yolov5模型转换为onnx格式，我们能够充分发挥onnxruntime的优势，提高模型的推理效率。在实际应用中，通过对图像进行实时检测，可以广泛应用于智能监控、无人驾驶等领域。通过深入研究和优化，我们实现了在onnxruntime上部署yolov5的成功案例，为实时目标检测提供了更加可靠和高效的解决方案。