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  先放上原图以及推理效果图，这份数据集是我自己标注的，然后使用yolov7的官方代码进行训练得到了一个best.pt。最后还是用yolov7官方的export.py 导出得到一个onnx文件。文章下面我会附上数据集，需要自提。

要点：

yolov7环境搭建，模型的训练以及导出模型。

代码的编写已经文件的使用。

一.模型导出

  我相信能能看到这里的朋友对于yolov7的使用应该是没有的问题的，那么只是需要使用官方代码导出一个onnx文件即可完成第一步的操作。

之后就会得到想要的onnx文件这里应该问题不大。

二.vs平台环境搭建 

  当然cpu处理是非常简单有效的，只需要配置一个release版本的opencv即可。我这里重点讲述的是gpu版本的处理。

  1.首先要确定你的显卡型号，我的电脑是3060对应的cuda是11.1，cudnn8.1.1。当然我相信会使用yolov7的朋友对于这些是很熟悉的。我想强调的一点是由于vs平台的特殊性，vs平台的不同版本就对很多版本的cuda是不兼容的。例如vs2022对于老版本cuda就无法调用。同样老版本的vs对于新cuda也无法调用。我们在下载的时候一定要考虑一些版本适配性。

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名称栏目：yolov7使用c++推理onnx模型cpu,gpu均可（附代码）-创新互联
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