libtorch

一文详解MacOS+CLion——构建libtorch机器学习开发环境对于希望在本地环境中进行深度学习开发的开发者来说，配置合适的工具链是至关重要的一步。本文旨在帮助您在 macOS 操作系统上，利用 CLion IDE 和 PyTorch 的 C++依赖库——libtorch，快速搭建起一个高效的开发环境。这里我们将一步步地讲解如何下载必要的库、设置集成开发环境（IDE），以及编写和运行简单的代码示例来验证配置是否成功。

YOLOV8目标检测C++推理问题总结数据集有限，使用paddleOCR直接识别准确率无法达到99%，这里尝试用目标检测对识别得分比较低的图片进行二次处理；类别数目：数字（10）+字母（26）+字符（2）= 38 数据集标注跟训练过程这里使用自己开发的软件；标注格式与labelimg一致，使用官网方法训练效果也一样；yolo目标检测官网

视频输入c++ 调用 libtorch推理libtorch 支持GPU情况比较奇怪，目前2.3 版本需要在链接器里面加上以下命令，否则不会支持gpu