如何用TensorRT部署YOLOv7

最新推荐文章于 2024-07-11 13:07:14 发布
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分类专栏： 自动驾驶与深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能 计算机视觉
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前言

YOLOv7已经出来一段时间了，之前一直没有时间去看。最近抽空学习了一下，不禁感慨一下，现在的YOLO系列目标检测算法真是卷成麻花了，各种算法层出不穷，让人目不暇接。最重要的是，我感觉自己学不动了…

之前YOLOX和YOLOv6出来后，我分别写了文章介绍如何使用TensorRT的C++接口部署这两个模型，并且把代码放在了gitee上，感兴趣的可以参考下面的链接：

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其中 ONNX 格式的导出和运行设备无关，可以在自己的电脑上导出，其他设备上使用。而第四步转化得到的 TensorRT 模型文件是和设备绑定的，在哪个设备上生成就只能在该设备使用。配置好import_lib.cpp中的opencv_world470d.lib。5. 并将如下所有的包放到C:\Windows\System32下。
TensorRT安装及使用教程（ubuntu系统部署yolov7）
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1 什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。
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作者|林大佬 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/487877753点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进...
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