1. 环境配置

1. 基础

参考：[深度学习] yolov5 环境配置

2. 安装TensorRT

• 自用版本：TensorRT-7.2.3.4

https://developer.nvidia.com/tensorrt

3. 安装Opencv

• 自用版本：4.5.2

https://opencv.org/opencv-4-5-2/

---

2. 源码下载

1. yolov5

• 路径E:/dev/yolov5

https://github.com/ultralytics/yolov5

2. tensorrtx

• 路径：E:/dev/tensorrtx

https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

3. 下载文件dirent.h

• 放置到 tensorrtx/include文件夹下，文件夹需新建.

下载地址 https://github.com/tronkko/dirent

---

3. 生成 .wts 文件

1. 下载权重文件：yolov5m6.pt,拷贝到E:/dev/yolov5路径下的weights文件夹中；
2. 拷贝E:/dev/tensorrtx/yolov5路径下的文件：gen_wts.py,到E:/dev/yolov5路径下；
3. 打开Anaconda Prompt，激活yolov5 环境：

conda activate yolov5

4. 进入到E:\Dev\yolov5路径下，执行如下代码：

python gen_wts.py -w weights/yolov5s.pt -o weights/yolov5s.wts

4. 生成 .engine 文件

1. 打开E:/Dev/tensorrtx/yolov5路径下的CMakeList.txt文件，配置OpenCV、TensorRT的安装路径;我自己操作时，使用官方默认的CMakeList.txt，build程序后，运行报错：

xxxx CUDA 11.1.targets(785,9): error MSB3721: 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin\nvcc.exe” -gencode=arch=compute_52,code=“sm_52,compute_52” xxxx \yolov5\yololayer.cu"”已退出，返回代码为 1。

• 详细参考：编译yolov5出错：error MSB3721

• 解决方案：替换了官方CMakeList.txt文件:

2. 使用CMake工具，编译程序:
   

3. CMake出现 Generating done之后，进入到E:\Dev\tensorrtx\yolov5\build文件下， 用Visual Studio(个人用的2017版)打开yolov5.sln程序，并将运行环境设置为：Release 、x64；选择菜单栏生成 -- > 重新生成解决方案，编译成功后，即可在\build\Release路径下得到yolov5.exe文件；

4. . 使用cmd ,进入到tensorrtx\yolov5\build\Release>路径下,运行一下yolov5.exe,会提示缺少opencv_world452.dll、nvinfer.dll，用Everything软件扫描本机找到相应的文件，拷贝到该目录下即可，同时也可将yolov5m6.wts文件拷贝到此处，在此路径下直接运行命令，生成最终的.engine文件。

E:\Dev\tensorrtx\yolov5\build\Release>  yolov5.exe -s yolov5m6.wts yolov5m6.engine m6

5. 推理

1. 在E:\Dev\tensorrtx\yolov5\build路径下新建文件夹sample；
2. 将E:\Dev\yolov5\data\images路径下的图片复制到上面sample文件夹下；
3. 在E:\Dev\tensorrtx\yolov5\build\Release路径下，cmd执行如下命令:

• yolov5 -d yolov5m6.engine ../samples

E:\Dev\tensorrtx\yolov5\build\Release>yolov5 -d yolov5m6.engine ../samples

结果展示：