TensorRT部署yolo,qt 部署yolo

TensorRT部署yolo,qt 部署yolo

gitclonehttps://github/FeiYull/tensorrt-alphacdtensorrt-alpha/cmakevimcommon.cmake#Inline20ofthefilecommon.cmake,设置到自己的目录下。不要设置和me一样的路径.eg:#set(首先下载yolov7最新的源码。为了成功导出yolov7ONNX模型，需要按照上面修改YOLOv7的源码注意事项。需要注意的是，以下代码修改仅适用于导出TensorRT的ONNX模型。

(^人^) 1.简介YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列。它是YOLO系列的扩展。其网络结构分为四个模块：input、backbone、neckandhead。Yolov5对yolov4网络的四部分进行1.TensorRT部署模型的基本步骤TensorRT部署模型的经典步骤是：转换为nx模型到引擎、读取本地模型、创建推理引擎、创建推理上下文、创建GPU内存缓冲区、配置输入数据、模型推理和处理推理结果

记录yolov8tensorrt模型在JetsonXavierNX下的部署过程和问题处理。本文使用TensorRT-Alpha封装库，基于tensorrt+cuda实现模型的GPU加速。 JetsonXavierNX环境配置Jetpack5.1.2在TensorRT-Alpha中创建yolov8yolov7yolov6等新项目后，只需要将提前准备好的上述属性表引入到项目中即可。当然，项目还需要简单的设置（设置NVCC以避免tensorrt坑），后面会提到。

结合YOLOv5进行分割任务并部署TensorR是一项充满挑战且令人兴奋的任务。 这些分割任务要求模型不仅要检测目标的存在，还要准确理解目标。上一篇文章介绍了使用TensorRT在C++中部署Yolov5模型，但在实际应用中，经常会出现模型在C#中部署的情况。 目前TensorRT还不能直接调用C#中的函数接口来实现模型部署，这里使用的是动态链接库函数。

使用TensorRT+Python的部署方法并遵循YOLOv5提供的官方用例是没有问题的。 流程也比较固定：先将ept模型转换为onnx，然后将onnx模型转换为engine，所以在执行export.py时，需要将nx和engine转换给予包括。 本文将以YOLOv5为例，详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API部署ONNX模型。使用的TensorRT版本为8.4.1.5。如果您使用其他版本，部分功能可能与本文描述的有所不同。