为什么用Yolov5而不用其他的网络：
目标检测项目落地一般都是用Yolov5和YoloR来做。其一是因为精度速度确实比较牛逼，其二是因为这两个网络相对于其他的先进网络有较为成熟的C++推理方案。 因为要在Win10下部署，Linux的一些方案就不能拿来用。比如YOLOX尽管可以用C++推理，但将其pth权重转为TensorRT的engine权重却会存在问题，因为TensorRT的5.0-7.0版本只支持Linux系统。
温馨提示：我们的部署版本是Yolov5 - 4.0，Yolov5 - 5.0或6.0亲测不支持。也就是说，如果用其他版本的Yolov5训练出来的网络，目前是不支持用C++调用的。同时，C++部署的环境比较苛刻，不同平台的权重不能通用，甚至显卡不一样也会报错，不过按照以下流程一步一步来，就不会有问题啦。关于如何在win10下配置Yolov5 - 4.0的训练环境，请点击这里：Yolov5 windows下的环境搭建及训练
