YOLOv5 OBB 旋转框 TensorRT 部署，在 Windows 10 上，使用 CUDA 11 和 TensorRT 8，并结合 OpenCV 4.5.5。

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简介：
Yolov5 旋转框技术与 TensorRT 推理的结合，采用 C++ 编程语言在 Windows 10 系统上进行开发，并依赖于 CUDA 11.7 和 TensorRT 8.4 平台。此外，OpenCV 4.5.5 也被用于此项目中。这种配置旨在实现高效且准确的目标检测性能。 1. 已完成包含目录和库目录的调整。需要覆盖现有的dll文件，并替换为自定义版本的tensorrt8.4以及opencv4.5.5。

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YOLOv5 OBB 旋转边界框 TensorRT 部署：Win10、CUDA 11、TensorRT 8 和 OpenCV 4.5.5

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本项目介绍在Windows 10环境下，使用CUDA 11和TensorRT 8部署YOLOv5模型进行旋转边界框检测的全过程，并采用OpenCV 4.5.5优化推理速度。注意点： 1. 修改包含目录和库目录。dll需要覆盖为自己的版本，使用tensorrt8.4 和 opencv4.5.5 版本。参考博客文章中的详细步骤进行操作。原文链接：https://blog..net/vokxchar/article/details/130789619

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在Windows 10上使用TensorRT 8.2和CUDA 11.4.3、cuDNN 8.2将YOLOv7转换为C++ DLL并用C#调用

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本教程详细介绍如何在Windows 10环境下，利用TensorRT 8.2、CUDA 11.4.3及cuDNN 8.2，将YOLOv7模型编译成C++动态链接库，并通过C#进行调用。使用Yolov7与TensorRT 8.2生成C++ DLL，并通过C#进行调用，在Windows 10系统下操作，CUDA版本为11.4.3，cuDNN版本为8.2，TensorRT版本为8.2.1.8。

YOLO-TensorRT部署-使用yolo-tensorrt-master.zip

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本项目提供了一个基于TensorRT优化过的YOLO目标检测模型部署方案，通过yolo-tensorrt-master.zip文件实现高效推理。适合需要高性能计算资源的深度学习应用开发人员参考使用。在当前的人工智能与机器学习领域，深度学习模型的部署是一个关键环节。YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时对象检测系统因其轻量级及高效性而受到广泛欢迎。TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能推理加速器，专为优化和部署深度学习模型设计。因此，将YOLO与TensorRT结合使用可以在NVIDIA硬件平台上实现高效的部署，并显著提升检测速度和效率。压缩包文件名为“yolo-tensorrt 部署-yolo-tensorrt-master.zip”，很可能包含用于整合YOLO模型与TensorRT的资源及代码。该文件可能包括为YOLO定制的TensorRT引擎构建工具、优化脚本、部署指南、API接口以及预训练模型等，帮助开发者快速搭建高效的实时对象检测系统。处理这类文件时通常需要具备一定的深度学习知识和使用经验，同时对YOLO架构有所了解。整个部署过程大致包含模型转换（将YOLO从训练框架转为TensorRT支持的格式）、网络图解析、层优化（如张量核心融合及内核自动调优等）、精度校准以及最终引擎生成与测试步骤。这些操作旨在保证检测准确性的同时，最大化提升推理速度。此外，该压缩包可能还包括一些辅助性文档以帮助理解部署过程和解决故障问题。对于寻求将YOLO模型应用于边缘设备（如自动驾驶汽车、智能监控系统）的开发者来说，此资源可显著简化工作流程。在选择YOLO版本时也需考虑不同场景需求，例如速度与准确性的权衡。常见的选项包括YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5等，每种都有其特点和适用范围。结合TensorRT后，这些版本的性能将得到进一步优化以适应高性能计算环境。该压缩包对于希望在实际应用中快速部署高效且准确的对象检测系统的开发者及研究人员来说是一份宝贵的资源。通过使用经过TensorRT优化后的YOLO模型，可以有效减少延迟并提升吞吐量，从而满足自动驾驶、视频监控和安防等对实时性要求较高的应用场景需求。随着深度学习技术的不断发展，类似的技术整合与优化将变得越来越普遍。

TensorRT下yoloV5的源码部署

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本项目旨在详细介绍如何在TensorRT环境下进行YOLOv5模型的源代码部署，优化推理性能。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测模型，其全称为You Only Look Once的第五代版本。该模型以其高效、准确以及易于训练而备受青睐，广泛应用于图像识别、自动驾驶、视频监控等领域。TensorRT是NVIDIA公司推出的一种高性能深度学习推理优化器和运行时工具，它能够为深度学习模型提供高效的推理速度和极低的延迟，尤其适用于实时应用。这篇关于“TensorRT部署yoloV5源码”的资源旨在指导用户如何将训练好的YOLOv5模型整合到TensorRT中，以实现更快的预测速度。作者详细介绍了这个过程，包括环境配置、模型转换、优化设置以及实际运行等步骤。首先，在环境配置阶段，你需要安装TensorRT、CUDA、cuDNN等相关库，并确保它们与你的GPU硬件兼容。此外，还需要安装YOLOv5的依赖项，如PyTorch，以及用于模型转换的专用工具。接下来是模型转换阶段。在这个过程中，需要将已经训练好的YOLOv5模型权重加载到PyTorch环境中，然后使用TensorRT提供的`torch2trt`工具将其转换为TensorRT兼容格式。这一步骤包括数据类型和操作符优化等任务，以确保在TensorRT中高效执行。随后，在进行优化设置时，可以根据实际需求调整TensorRT的构建策略，比如精度模式（FP32、FP16或INT8）、动态shape支持以及层间融合等选项。这些配置对模型运行效率有直接影响。进入运行阶段后，通过编写C++或Python接口代码来加载和执行TensorRT引擎进行推理操作。在C++中可以使用NVIDIA的TensorRT API，在Python中则利用`TRTExecutor`类实现相应功能。实际应用过程中可能还需要处理输入图像预处理与后期处理任务，如归一化、缩放及解码等步骤，并考虑通过批处理或多线程技术优化图像流以进一步提高系统吞吐量。将YOLOv5模型部署到TensorRT不仅能提升预测速度还能减少资源消耗，在构建高性能目标检测解决方案时具有关键作用。理解并实践这一过程有助于开发者更有效地利用GPU资源，为AI应用提供更快、更精准的服务。

使用YOLOv5和TensorRT/OnnxRuntime在Visual Studio中通过CMakeLists进行推理部署

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本项目介绍如何在Visual Studio环境下利用CMakeLists集成YOLOv5模型，并借助TensorRT或OnnxRuntime实现高效推理部署，适用于快速开发高性能AI应用。 YOLOv5在C++中可以通过TensorRT或Onnxruntime，在Visual Studio和CmakeLists上实现推理，并使用spdlog进行输出。需要提前安装好相关依赖。

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本文介绍了如何在NVIDIA Triton推理服务器中利用TensorRT技术对YOLOv4模型进行高效优化和部署，实现高性能的实时目标检测服务。使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4展示了如何将YOLOv4作为优化引擎部署到该服务器上。Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。TensorRT通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的图层添加为插件。构建TensorRT引擎除了需要一个具有GPU支持的docker环境外，不需要其他依赖项。我们将在TensorRT NGC容器内运行所有的编译工作以避免必须本地安装TensorRT。要获取带有我们的回购代码的可运行TensorRT容器，请执行以下命令： ``` cd yourwork ```

TensorRT下yolov5的目标识别部署.docx

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本文档详细介绍了如何在TensorRT环境下高效部署YOLOv5目标识别模型，涵盖了优化、转换及推理加速等关键技术点。本段落档涵盖了yolov5深度学习环境的部署介绍、使用Anaconda创建虚拟环境的方法、如何利用GitHub上的tensorrtx资源、运用TensorRT进行YOLOv5模型推理，以及修改C++程序生成dll以供Winform调用的相关内容。非常适合初学者参考和学习。