编译TensorRT加速的yolov8

bai666ai 2024-03-03 13:15:04

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编译TensorRT加速的yolov8实践篇（Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示）
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TensorRT-使用TensorRT部署YOLOv9目标检测算法-优质算法部署项目实战.zip
TensorRT_使用TensorRT部署YOLOv9目标检测算法_优质算法部署项目实战
yolo-tensorrt-yolov12
https://github.com/Nuzhny007/yolo-tensorrt master yolov12 yolov12 yolov12 yolov12 yolov12
关于yoloV8使用tensort加速
使用tensort对V8n模型进行加速，内容详细，不明白的私信我
yolov5_tensorrt_dll c++动态链接库接口
实际应用中，需要把生成的engine和推理程序给c#,java或者各种调用，可以把它写为一个对外的接口，供给别人使用。
一个使用 YOLOv8 和 ByteTrack 的对象跟踪项目，通过 C++ 和 TensorRT 加速 .zip
TensorRT C++ api部署YOLOv8 + ByteTrack本人另一个TensorRT部署YOLOv8各任务的项目YOLOv8检测、关键点、分割、跟踪一.项目简介基于TensorRT-v8、部署YOLOv8+ByteTrack的目标跟踪支持Jetson系列嵌入式设备上部署，也可以在的Linux x86_64服务器上部署本人所做的主要工作参考tensorrtx项目，model- .pth> .engine，提取出推理部分代码，封装为C++的类，其他项目调用刚刚更换了自己写的CUDA编程后处理去掉了CUDA编程，因为测试其相比CPU后处理提速并不明显后期处理的NMS 大幅conf_thres超参数，源于ByteTrack跟踪的原理，这一点非常重要YOLOv8推理编译为一个动态链接库，以解耦项目参考官方ByteTrack TensorRT部署，修改其与YOLO检测器的接口ByteTrack也编译为一个动态链接库，进一步解耦合项目增加类别过滤功能，可以在main.cpp第8行设置自己想要跟踪的类别。二.项目效果三.环境配置基本要求Tens
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