YOLOv5 TensorRT C++ 部署指南

YOLOv5 TensorRT C++ 部署指南

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本仓库提供了一个资源文件，用于将 YOLOv5 模型转换为 TensorRT 引擎并在 C++ 环境中进行部署。通过本指南，您可以了解如何利用 TensorRT 的高效推理能力，实现更快的目标检测性能。

资源文件描述

1. YOLOv5 转换为 TensorRT 引擎：本资源文件详细介绍了如何将 YOLOv5 模型转换为 TensorRT 引擎文件（.engine），以便在 C++ 环境中进行高效的目标检测推理。

2. TensorRT 的优势：相比于其他推理引擎如 ONNX Runtime，TensorRT 在推理速度上具有显著优势。通过使用 TensorRT，您可以在保持高精度的同时，大幅提升模型的推理速度。

使用方法

1. 环境准备：

   • 确保您已安装 TensorRT 和 CUDA 环境。
   • 克隆本仓库到本地。

2. 模型转换：

   • 按照提供的脚本将 YOLOv5 模型转换为 TensorRT 引擎文件（.engine）。

3. C++ 部署：

   • 使用提供的 C++ 代码进行模型推理。代码中包含了如何加载 TensorRT 引擎、进行前向推理以及处理检测结果的详细步骤。

4. 性能测试：

   • 通过对比不同推理引擎的性能，验证 TensorRT 在推理速度上的优势。

贡献

欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有任何改进的想法，请提交 Pull Request 或 Issue。

许可证

本项目采用 MIT 许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

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通过本指南，您将能够轻松地将 YOLOv5 模型部署到 C++ 环境中，并利用 TensorRT 的高效推理能力，实现更快的目标检测应用。

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