我们现在在c++环境下用opencv可以运行yolov8n. onnx模型，而且推理结果是准确的。但是启用cuda之后模型输出结果有问题，net.forward(outputs, net.getUnconnectedOutLayersNames());的结果outputs[0]的data总是0，导致推理结果总0，好像是cpu到gpu之间数据传输的问题，网上也没搜到
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- 2022-06-09 09:39回答 1 已采纳 cmake成功了没有？你这么多错误cmake失败了都不知道，并不是没有报错就是cmake成功，你需要看有没有飘红，cmake除了一个Generate还是啥的反正是G开头的那个警告不用管，其他的飘红都得
- 2021-12-21 14:17回答 4 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2022-12-21 16:46回答 3 已采纳 cmake的时候你要指定CUDA_ARCH_PTX or CUDA_ARCH_BIN，3060的cuda算力8.6，你需要设置CUDA_ARCH_BIN或者显卡架构为安培架构，命令行里面加上这两个参数
- 2023-05-05 21:49明月醉窗台的博客 win10下Opencv+CUDA部署yolov5、yolov8算法
- 2022-11-13 15:37回答 2 已采纳 只取轮廓面积足够大的那个连通域
- 2023-02-03 19:59回答 2 已采纳 那是肯定的，假如你在你的电脑 使用了OpenCV + CUDA实现了GPU加速，那么客户的电脑必须安装对应版本的CUDA，才能正常使用您的软件。这是因为CUDA是一种并行计算技术，用于在显卡上加速计算
- 2021-08-04 11:56回答 2 已采纳 opencv自带有dnn模块可以直接条用tensorflow的模型，但是不如tf那样方便，有些网络层和操作如果不支持的话就需要转换，举例来说如果sigmoi不支持就得换relu（当然opencv是支持
- 2023-04-03 14:54卖报的大地主的博客 在ultralytics/YOLO V5中官方给出了利用opencv c++ cuda 进行YOLO V5加速的实例代码，但是代码中并没有给出相关注释，今天花了些时间，把示例源码仔细看了看，并把每一部分都进行了详细注释。内容在下方，欢迎大家...
- 2022-09-23 11:37回答 1 已采纳 关于什么： checkerboard = (3,14)与： cv::Size patternRowsByCols = cv::Size(14, 3)（c ++版本有错误的方式，imo）
- 2020-09-01 09:55回答 2 已采纳 cdua的版本要和你显卡的型号配套，opencv的版本最好别换，4和2版本相差的太多了，还有opencv路径的配置，cuda的配套C的驱动包这些都看看是否正确
- 2022-09-19 09:28回答 7 已采纳 windows上的opencv下载安装包安装后，需要配置系统环境变量配置好后，在项目工程配置中，把opencv头文件路径包含到你的头文件包含中具体的配置可以参考我之前写的这篇博客https://che
- 2024-05-29 13:59__JDM__的博客 @[TOC](c++ tensorrt 推理yolov5 (opencv-gpu、nms-cuda))yolov5_trt.h yolov5_trt.cpp postprocess.cuh postprocess.cu main.cpp 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。...
- 2017-12-05 09:06回答 1 已采纳 结果发现采用Release就没有此问题，Debug版本由此问题，具体原因不知。
- 2023-03-28 19:00AI小怪兽的博客 yolov5在opencv dnn c++调用，一般情况下cpu会选择该部署方式，yolov5s 输入：640*640 FPS:3.10 ，yolov5n 输入：640*640 FPS:4.33
- 2024-09-06 21:35Andrew_Xzw的博客 详解TensorRT的C++高性能部署以及C++部署Yolo实践
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