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基于TensorRT API的YOLOv11-C++实现_YOLOv11-TensorRT版本.zip

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简介：
本资源提供基于TensorRT API优化的YOLOv11目标检测模型C++实现代码。通过集成TensorRT，显著提升模型推理速度与效率。适合需要高性能实时物体识别的应用场景。 YOLOv11（You Only Look Once version 11）是一种流行的实时对象检测算法，在确保高精度的同时大幅提升了运算速度。它适用于各种图像识别任务，尤其在自动驾驶、视频监控、图像分析等需要快速响应的场景中表现出色。 TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理优化器，可以将训练好的神经网络模型转换为优化后的引擎，以实现在NVIDIA GPU上的高效推理。TensorRT针对NVIDIA GPU硬件特性进行了深度优化，能够显著提高模型的吞吐量和降低延迟。 本压缩包文件提供了YOLOv11算法结合TensorRT API实现的C++代码，供开发者参考使用。利用此资源可以快速搭建YOLOv11的推理引擎，并在应用中实现高效的对象检测功能。 文件中的主要内容可能包括： 1. TensorRT API的使用方法：如何构建和配置推理引擎、导入与优化模型以及执行推理等。 2. YOLOv11算法的核心原理及其C++实现细节，如锚点机制、损失函数和非极大值抑制（NMS）等。 3. 网络结构定义、数据预处理、后处理逻辑及与其他系统的接口对接等内容的代码实现。 4. 示例代码或脚本涵盖了模型加载、配置与运行流程，帮助理解部署整个检测系统的方法。 5. 性能测试和调优指南以及解决常见问题的指导信息。 文档或注释会引导开发者在不同类型的NVIDIA GPU上进行部署和运行。需要注意的是，虽然YOLOv11具有实时检测的优势，但模型构建与推理引擎优化需要一定的深度学习及硬件编程经验，并且为了充分利用TensorRT的功能优势，对NVIDIA GPU架构的理解也是必要的。 此压缩包提供了一套完整的工具和示例代码，在NVIDIA硬件平台上快速部署YOLOv11模型并实现高效的对象检测功能。

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    本资源提供基于TensorRT API优化的YOLOv11目标检测模型C++实现代码。通过集成TensorRT，显著提升模型推理速度与效率。适合需要高性能实时物体识别的应用场景。 YOLOv11（You Only Look Once version 11）是一种流行的实时对象检测算法，在确保高精度的同时大幅提升了运算速度。它适用于各种图像识别任务，尤其在自动驾驶、视频监控、图像分析等需要快速响应的场景中表现出色。 TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理优化器，可以将训练好的神经网络模型转换为优化后的引擎，以实现在NVIDIA GPU上的高效推理。TensorRT针对NVIDIA GPU硬件特性进行了深度优化，能够显著提高模型的吞吐量和降低延迟。 本压缩包文件提供了YOLOv11算法结合TensorRT API实现的C++代码，供开发者参考使用。利用此资源可以快速搭建YOLOv11的推理引擎，并在应用中实现高效的对象检测功能。 文件中的主要内容可能包括： 1. TensorRT API的使用方法：如何构建和配置推理引擎、导入与优化模型以及执行推理等。 2. YOLOv11算法的核心原理及其C++实现细节，如锚点机制、损失函数和非极大值抑制（NMS）等。 3. 网络结构定义、数据预处理、后处理逻辑及与其他系统的接口对接等内容的代码实现。 4. 示例代码或脚本涵盖了模型加载、配置与运行流程，帮助理解部署整个检测系统的方法。 5. 性能测试和调优指南以及解决常见问题的指导信息。 文档或注释会引导开发者在不同类型的NVIDIA GPU上进行部署和运行。需要注意的是，虽然YOLOv11具有实时检测的优势，但模型构建与推理引擎优化需要一定的深度学习及硬件编程经验，并且为了充分利用TensorRT的功能优势，对NVIDIA GPU架构的理解也是必要的。 此压缩包提供了一套完整的工具和示例代码，在NVIDIA硬件平台上快速部署YOLOv11模型并实现高效的对象检测功能。
     
  • FP16 TensorRT: 基于API的TensorRT模型上的半精度推理示例
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    本文介绍了如何在基于API的TensorRT模型中实现和应用FP16（半精度）进行推理的方法与技巧，旨在优化计算性能。 这是使用C++ TensorRT API编写的TensorRT模型的工作示例，在半精度模式下运行推理。该模型支持全精度和半精度两种推断模式。 - demo.cpp：包含模型定义及推断代码。 - wts_gen_demo.py：将numpy数组的常规字典转换为TensorRT wts格式（包括全精度或半精度）。 - ./images：测试图像文件夹，用于运行推理操作。 - ./data：数据文件夹，内含泡菜字典格式和TensorRT wts格式的权重。 项目依赖关系： - OpenCV >= 2.4 - TensorRT RC 4.0.0.3 - CUDA 9.0 硬件要求：需要具有FP16支持的NVIDIA GPU。我们已在Tesla V100上进行了测试。
     
  • Yolact和Yolov5的C++实现，涵盖ONNX（CPU/CUDA）及TensorRT版本
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    本项目提供YOLOv5与YOLACT模型的C++实现，支持ONNX格式下的CPU和CUDA加速，并兼容TensorRT优化版，适用于高性能计算环境。 Yolact/Yolov5的C++实现包括ONNX（CPU/CUDA）和TensorRT版本。
     
  • Yolov7在Win10下的TensorRT C++推理版本
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    本项目提供基于Windows 10环境的YOLOv7模型TensorRT C++实现，优化了深度学习模型在硬件上的执行效率，适用于高性能实时目标检测应用。 在Windows 10系统上使用cuda11.4.3、cudnn8.2和tensorrt8.2.1.8进行yolov7的推理工作。
     
  • NVIDIA TensorRT官方API文档
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    《NVIDIA TensorRT官方API文档》提供了TensorRT库函数和类的详细描述，帮助开发者优化深度学习模型在GPU上的推理性能。 **Nvidia TensorRT官方API文档**是针对Nvidia公司开发的高性能深度学习推理优化库的重要参考资料。TensorRT旨在加速深度学习模型在Nvidia GPU上的运行速度，通过优化计算图提供低延迟和高吞吐量，使得在实际应用中如自动驾驶、语音识别、图像处理等领域能够实现更快的响应。 **User Guide.html**是用户指南，它详细介绍了如何使用TensorRT进行模型构建、优化和部署。用户可以从中学习到如何将预训练的神经网络模型导入到TensorRT，并利用TensorRT的各种功能来调整模型以达到最佳性能。这包括对网络层的支持、数据类型转换、精度控制（如INT8、FP16）、动态形状处理等关键概念。 **Release Notes.txt**包含了TensorRT各个版本的更新日志，详细列出了新版本中引入的功能改进、性能提升、bug修复以及可能的兼容性问题。开发者通常会参考这些信息来决定何时升级到新的TensorRT版本，并如何处理可能的迁移问题。 API文件包含TensorRT库的所有公共接口，这是开发人员编程时直接打交道的部分。TensorRT API提供了丰富的类和函数，用于创建网络、构建引擎、执行推理等。例如，`IGraphBuilder`接口用于构建计算图，`INetworkDefinition`用于定义模型结构，`IBuilder`用于生成优化后的引擎，而`ICudaEngine`则代表可执行的推理引擎。 理解并熟练运用这些API是高效使用TensorRT的关键。在使用TensorRT时，开发者需要关注以下几点： 1. **模型导入与优化**：TensorRT支持多种框架（如ONNX、Caffe和TensorFlow）的模型导入。导入后通过`parseNetwork()`方法解析模型，并利用`optimizeForInference()`进行优化以适应GPU硬件。 2. **精度与性能**：为了提高效率，TensorRT支持使用半精度（FP16）和INT8量化。对于INT8量化通常需要校准数据来确定合适的量化参数，从而保持模型的准确性。 3. **动态形状**：对于输入大小不固定的模型，TensorRT提供动态形状支持，在运行时可以调整输入尺寸。 4. **序列化与反序列化**：优化后的引擎可以通过序列化保存到磁盘，并在需要时通过反序列化加载以避免每次启动应用时重新构建引擎。 5. **多GPU支持**：TensorRT可以分配工作负载至多个GPU上，通过`Distributed`功能实现模型的分布式执行，进一步提升并行推理能力。 6. **内存管理**：理解如何有效地分配和释放内存是使用TensorRT时必须掌握的一部分内容，以避免出现内存泄漏或性能瓶颈问题。 7. **错误处理**：正确处理由TensorRT API返回的错误代码对于确保程序健壮性至关重要。 通过以上知识点结合官方API文档中的详细信息，开发者可以充分利用TensorRT的优势来实现高效且准确的深度学习推理应用。
     
  • yolov10-tensorrt-master更新版.zip
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    yolov10-tensorrt-master更新版.zip 是一个包含YOLOv10版本模型与TensorRT优化代码的更新压缩文件，适用于深度学习推理加速。 yolov10-tensorrt-master.zip
     
  • 基于C++和TensorRT的YOLOv10优化项目
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    本项目旨在通过C++与TensorRT技术优化YOLOv10模型，显著提升其在实时目标检测中的性能及效率。 YOLOv10 C++ TensorRT项目是一个以C++语言编写的高性能计算机视觉应用，通过集成NVIDIA的TensorRT深度学习推理优化引擎来提升运行效率。YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域中广泛使用的算法模型，以其速度和准确性而受到青睐。作为该系列的最新版本，YOLOv10可能在检测速度和精度上有了进一步改进。 深入了解该项目之前需要对YOLO算法有一个基础的认识：其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，即将图像划分为一个个格子，每个格子负责预测中心点落在其内的目标边界框及类别概率。YOLOv10可能在此基础上引入了新的技术创新以求在实时性能和准确率上达到更好的平衡。 TensorRT是NVIDIA开发的一个针对深度学习推理的优化平台，通过优化神经网络模型计算图来加速GPU上的运行效率。使用TensorRT可以显著提高推理性能、减少延迟并增加吞吐量，使得YOLOv10 C++ TensorRT项目在处理视频流等实时数据时能够更加高效地完成目标检测任务。 结合C++和TensorRT的优势，该项目为开发者提供了一个功能强大的框架用于部署和运行经过高度优化的实时目标检测系统。这样的系统在自动驾驶汽车、视频监控及工业自动化等领域具有广泛的应用价值，并且由于代码是以C++编写的，项目具备跨平台特性能够适应不同的硬件与操作系统环境。 从文件名称列表来看，“Yolo-V10-cpp-TensorRT”可能是该项目源代码或项目的标识名称，简洁地传递了其主要技术特点。了解这些文件名有助于快速识别和定位项目中的关键组件。由于具体的技术细节和优化策略未详细描述，在此仅依据标题提及的关键点进行推测。 YOLOv10 C++ TensorRT项目在提供快速目标检测能力的同时充分利用现代GPU计算力，使得高准确率的目标检测应用可以实现更快的处理速度与更低延迟，这尤其重要于需要实时处理的应用场景。此外通过使用C++和TensorRT保证了运行效率并提供了足够的灵活性及扩展性允许开发者根据自己的需求进行进一步定制优化。 随着人工智能技术不断进步以及应用场景广泛拓展，YOLOv10 C++ TensorRT项目展示了将先进算法与硬件优化相结合的开发模式，在未来AI应用开发中将成为重要趋势。通过这样的项目，开发者能够更好地理解如何在实际应用中实现高效的目标检测，并推动相关技术的发展和落地。
     
  • PyTorch-YOLOv4：基于PyTorch、ONNX和TensorRT的YOLOv4实现-源码
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    简介：本项目提供了一个使用PyTorch框架实现的YOLOv4模型，并支持导出为ONNX格式及优化为TensorRT引擎，便于部署与加速。 pytorch-YOLOv4 是 YOLOv4 的最小 PyTorch 实现。 项目结构如下： - README.md：介绍文档。 - dataset.py：数据集相关代码。 - demo.py：运行示例脚本，使用 pytorch 进行推理。 - tool/darknet2pytorch 目录包含将 darknet 模型转换为 pytorch 的工具和脚本。 - demo_darknet2onnx.py：用于将模型从 darknet 转换为 onnx 格式的工具。 - demo_pytorch2onnx.py：使用 PyTorch 将模型转成 ONNX 格式。 - models.py：包含 PyTorch 的 YOLOv4 模型定义代码。 - train.py：训练脚本。
     
  • Yolov5各版本TensorRT配置文件
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    简介：本文档提供了YOLOv5各个版本在使用TensorRT进行部署时所需的配置信息和步骤说明。 yolov5各个版本的TensorRT cfg文件可以从以下地址下载：https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt/blob/master/yolov5_tutorial.md。为了防止作者将来不再共享这些资源，我已经将其下载并分享给大家。