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【题目】LabVIEW 中 Yolov5 TensorRT 推理的 DLL 封装与调用
【摘要】本文介绍了在 LabVIEW 中使用 Yolov5 TensorRT 进行推理的方法。通过封装 DLL 并
在 LabVIEW 中调用，实现了同时处理多个模型的并行推理，能够对视频和图片进行识别。
该方法的速度快，推理时间在 6 毫秒内。由于不同电脑和平台需要重新生成 TensorRT 引擎
文件，因此提供了一个用于转换模型的 WTS 模型转 Engine 软件。用户只需替换模型的引擎
文件和类别名称即可使用。
【关键词】LabVIEW，Yolov5，TensorRT，DLL，推理，并行处理，视频识别，图片识别，
性能优化
【正文】
一、引言
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域的应用越来越广泛。Yolov5 是目标检测领域的一
种经典神经网络模型，它结合了速度和准确率的优势，受到了广大开发者的热情追捧。而
TensorRT 是由 NVIDIA 开发的用于深度学习推理的高性能推理引擎，可以大幅度提升神经网
络的推理速度。本文将介绍在 LabVIEW 中使用 Yolov5 TensorRT 进行推理的方法，并将其封
装成 DLL 供 LabVIEW 调用，实现在 LabVIEW 平台上快速高效地进行目标检测。
二、Yolov5 TensorRT 推理原理
Yolov5 TensorRT 推理的基本原理是将 Yolov5 模型转换为 TensorRT 引擎，通过对输入数据
进行前向推理，得到目标检测结果。具体步骤如下：
1. 将 PyTorch 训练好的 Yolov5 模型转换为 TensorRT 引擎所需的权重文件（WTS 文件）。
2. 使用 TensorRT API 加载 WTS 文件并生成 TensorRT 引擎文件（Engine 文件）。
3. 在 LabVIEW 中使用 DLL 调用 TensorRT 引擎，对输入数据进行推理，得到目标检测结果。
三、封装 Yolov5 TensorRT 推理 DLL
为了在 LabVIEW 中调用 Yolov5 TensorRT 引擎进行推理，我们使用 C++语言封装了一个
DLL。该 DLL 提供了以下功能：
1. 加载 TensorRT 引擎文件并创建 TensorRT 推理实例。
2. 输入图像数据，进行目标检测推理，并返回检测结果。
3. 支持同时加油多个模型的并行推理，提高处理速度和效率。
4. 支持视频和图片的识别，满足不同场景的需求。
四、LabVIEW 中的 DLL 调用
在 LabVIEW 中调用 Yolov5 TensorRT 推理 DLL，可以通过以下步骤实现：
1. 将 DLL 文件导入到 LabVIEW 中，创建函数节点。
2. 配置输入参数，包括图像数据、模型引擎文件和类别名称。
3. 调用函数节点进行推理，获取检测结果。
4. 根据需要，对检测结果进行后续处理，如可视化、保存等。
通过在 LabVIEW 中调用 Yolov5 TensorRT 推理 DLL，开发者可以方便地使用 Yolov5 模型进
行目标检测，并对多个模型进行并行推理，提高处理速度。同时，可以根据实际需求，对输
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