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将目标检测模型导出到C++|RT-DETR、YOLO-NAS、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8

最近，出现了更新的YOLO模型，还有RT-DETR模型，这是一个声称能击败YOLO模型的变换器模型，我想将这些模型导出并进行比较，并将它们添加到我的库中。在这篇文章中，我将带你了解如何将这些模型导出到ONNX并运行它们，然后最终比较这些模型的速度。将RT-DETR模型导出到ONNX这是从模型的GitHub页面获取的模型示例输出为了导出模型，我们需要从模型的GitHub仓库克隆代码（）。

编译 ONNX 模型

本篇文章译自英文文档Compile ONNX Models — tvm 0.13.dev0 documentation作者是 Joshua Z. Zhang更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站。本文将介绍如何用 Relay 部署 ONNX 模型。首先安装 ONNX 包，最便捷的方法推荐安装 protobuf 编译器：或参考官方网站： ONNX 模型下面示例中的超分辨率模型与 ONNX