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DefTruth beddcba900 [docs][win] add windows c++ sdk demo to examples (#136 )

* [docs] format docs with markdown with language tags

* [docs][win] add windows c++ sdk demo

* [docs][win] add windows c++ sdk demo to examples

* [docs][api] update runtime_option docs

2022-08-22 10:53:00 +08:00

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YOLOv5Lite准备部署模型

YOLOv5Lite部署实现来自YOLOv5-Lite 代码，和基于COCO的预训练模型。
- （1）官方库提供的*.pt通过导出ONNX模型操作后，可进行部署；
- （2）自己数据训练的YOLOv5Lite模型，按照导出ONNX模型操作后，参考详细部署文档完成部署。

导出ONNX模型

自动获取访问YOLOv5Lite 官方github库，按照指引下载安装，下载yolov5-lite-xx.onnx 模型(Tips：官方提供的ONNX文件目前是没有decode模块的)
```
#下载yolov5-lite模型文件(.onnx)
Download from https://drive.google.com/file/d/1bJByk9eoS6pv8Z3N4bcLRCV3i7uk24aU/view
官方Repo也支持百度云下载
```

手动获取

访问YOLOv5Lite 官方github库，按照指引下载安装，下载yolov5-lite-xx.pt 模型，利用 export.py 得到onnx格式文件。

导出含有decode模块的ONNX文件

首先需要参考YOLOv5-Lite#189的解决办法，修改代码。

#下载yolov5-lite模型文件(.pt)
Download from https://drive.google.com/file/d/1oftzqOREGqDCerf7DtD5BZp9YWELlkMe/view
官方Repo也支持百度云下载

# 导出onnx格式文件
python export.py --grid --dynamic --concat --weights PATH/TO/yolov5-lite-xx.pt

导出无decode模块的ONNX文件(不需要修改代码)

#下载yolov5-lite模型文件
Download from https://drive.google.com/file/d/1oftzqOREGqDCerf7DtD5BZp9YWELlkMe/view
官方Repo也支持百度云下载

# 导出onnx格式文件
python export.py --grid --dynamic --weights PATH/TO/yolov5-lite-xx.pt

下载预训练ONNX模型

为了方便开发者的测试，下面提供了YOLOv5Lite导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。（下表中模型的精度来源于源官方库）

模型	大小	精度
YOLOv5Lite-e	3.1MB	35.1%
YOLOv5Lite-s	6.3MB	42.0%
YOLOv5Lite-c	18MB	50.9%
YOLOv5Lite-g	21MB	57.6%

详细部署文档

版本说明

本版本文档和代码基于YOLOv5-Lite v1.4 编写

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