参考 源码修改如下：如果将源代码cpp/norm/yolo.hpp修改为自己训练的数据时修改如下：
class YOLO{
const char* INPUT_BLOB_NAME = "images";
const char* OUTPUT_BLOB_NAME = "output";
}根据自己转换onnx模型采用netron打开查看 输入输出节点名称
static void generate_yolo_proposals（）函数中119行 const int num_class = 80  根据自己模型类别数修改
199行const int num_class = [80][3] 80需要修改为自己类别数，列表中保留对应类别数的数组
284行static void draw_objects（）中class_names[] ={}根据自己模型类别名称修改小结：使用TensorRT推理YOLOv7-tiny（C++） - 知乎最近手头有一个目标检测的项目，开发过程中用到了 YOLOv7-tiny 模型，并且使用 C++ 部署，将踩过的坑总结一下，欢迎各位与我讨论。 TensorRT 是 nvidia 家的一款高性能深度学习推理 SDK。此 SDK 包含深度学习推理…https://zhuanlan.zhihu.com/p/580268047?utm_id=0

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