lite.ai.toolkit

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• CMake 3.10 及以上（README 的 CMakeLists 中声明 cmake_minimum_required(VERSION 3.10)）
• 支持 C++17 的编译器（CMakeLists 中设置 CMAKE_CXX_STANDARD 17）
• 已编译安装好的 lite.ai.toolkit 安装包（安装包内含完整的 MNN 与 ONNXRuntime）
• 模型文件与测试图片，例如 yolov5s.onnx 与 test_yolov.jpg

安装与启动步骤

1. 1克隆项目源码

   把仓库克隆到本地，后续示例代码参考 examples 目录下的 test_*.cpp 文件。

   git clone https://github.com/xlite-dev/lite.ai.toolkit.git

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2. 2准备安装路径

   找到（或先编译安装）lite.ai.toolkit 的安装目录，它就是后面 CMakeLists 里的 YOUR-PATH-TO-LITE-INSTALL。

3. 3配置 CMakeLists

   新建工程，用 find_package 引入 lite.ai.toolkit，并把示例源码加入可执行文件；把路径换成你的实际安装目录。

   cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
   project(lite_yolov5)
   set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
   
   set(lite.ai.toolkit_DIR YOUR-PATH-TO-LITE-INSTALL)
   find_package(lite.ai.toolkit REQUIRED PATHS ${lite.ai.toolkit_DIR})
   if (lite.ai.toolkit_Found)
       message(STATUS "lite.ai.toolkit_INCLUDE_DIRS: ${lite.ai.toolkit_INCLUDE_DIRS}")
       message(STATUS "        lite.ai.toolkit_LIBS: ${lite.ai.toolkit_LIBS}")
       message(STATUS "   lite.ai.toolkit_LIBS_DIRS: ${lite.ai.toolkit_LIBS_DIRS}")
   endif()
   add_executable(lite_yolov5 test_lite_yolov5.cpp)
   target_link_libraries(lite_yolov5 ${lite.ai.toolkit_LIBS})

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4. 4编译可执行文件

   用 CMake 配置并构建该工程；README 未给出具体构建命令，请按本机工具链执行标准 CMake 流程。

   cmake -S . -B build
   cmake --build build

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5. 5拷贝模型与图片

   README 示例要求把 yolov5s.onnx 和 test_yolov.jpg 复制到程序运行目录，否则会找不到输入文件。

   cp ../yolov5s.onnx ../test_yolov.jpg .

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6. 6运行并查看输出

   执行示例程序，终端会打印模型输入输出维度以及检测框数量等调试信息。

   ./lite_yolov5

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关键配置

如何确认成功

运行 ./lite_yolov5 后终端输出 Input-Dims / Output-Dims 以及 detected num_anchors: 25200、generate_bboxes num 等日志，即表示运行成功。

常见问题

注意事项

• README 节选只给出了如何在自己的 CMake 工程中使用已安装的 lite.ai.toolkit，未给出从源码编译安装工具包的完整命令，详细步骤需看仓库内文档。
• README 明确 lite.ai.toolkit 的安装包已包含完整的 MNN 与 ONNXRuntime，一般无需另行安装推理引擎。
• ONNXRuntime 默认开启、MNN 默认关闭，跨平台支持情况请对照 Supported Models Matrix。