随着深度学习模型在计算机视觉任务中的广泛应用，yolov5因其高效的目标检测能力备受青睐。本文将重点关注如何在onnxruntime上进行有效的性能优化，以提升yolov5在实时检测中的表现。通过合理配置onnxruntime的参数、利用硬件加速等手段，我们成功优化了模型推理的速度和效率。实时目标检测在各个领域有着广泛的应用，例如智能交通、安防监控等。通过本文介绍的性能优化方法，可以使得部署在onnxruntime上的yolov5模型更加适用于对实时性要求较高的场景。