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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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简介：
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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  • YOLOv5 OBB 旋转边界框 TensorRT 部署：Win10、CUDA 11、TensorRT 8 和 OpenCV 4.5.5
    优质
    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
     
  • Yolov5在TensorRT上的C++部署
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    本项目介绍如何将YOLOv5模型使用TensorRT进行优化，并通过C++实现高效部署，适用于需要高性能推理的应用场景。 1. 使用Yolov5转换为.engine文件以便在C++环境中进行预测；2. TensorRT相比ONNXRuntime等其他方式具有推理速度快的优势。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Yolov8的OpenVINO和TensorRT量化部署
    优质
    本文章介绍了如何将流行的YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上进行量化部署的技术细节与实践方法。 本段落涉及的内容包括C++和Python的所有源代码、模型文件、用于推理的图片和视频资源文件。这些材料与一篇发表在博客上的文章相关联。
     
  • TensorRT-YOLOv5-YOLOv8
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    TensorRT-YOLOv5-YOLOv8简介：本项目结合了NVIDIA TensorRT高性能推理引擎与YOLOv5、YOLOv8目标检测模型，旨在提供快速且精确的实时物体识别解决方案。 C++ tensorRT部署实战：yolov5、yolov8、yolov5-seg、yolov8-seg模型的自动匹配推理解析流程实现，涵盖数据预处理、模型序列化与反序列化及结果解析等步骤，一站式完成目标检测和实例分割加速推理。 项目结构如下： - images - model - yolov5s.engine - yolov5s.onnx - yolov5s-seg.engine - yolov5s-seg.onnx - yolov8s.engine - yolov8s.onnx - yolov8s-seg.engine - yolov8s-seg.onnx - main_tensorrt.cpp - utils_tensorrt.cpp - utils_tensorrt.h
     
  • Yolov5-Onnx-Tensorrt: 如何用TensorRT执行Yolov5模型
    优质
    简介：本项目介绍如何将YOLOv5模型转换为ONNX格式，并利用TensorRT进行优化和加速推理过程，适用于需要高性能计算的应用场景。 yolov5-onnx-张量此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。Pytorch 实现是将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt 的 yolov5 模型，以便在 Jetson AGX Xavier 上运行。支持推断图像和同时推断多幅图像。要求请使用 torch>=1.6.0、onnx==1.8.0 以及 TensorRT 7.0.0.11 运行代码。 代码结构如下： - networks：网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── utils ├── models └── demo ├── demo.py ├── demo_batch.py ├── Processor.py └── Processor_Batch.py
     
  • Yolov5 OBB旋转框训练示例演示
    优质
    本视频展示基于YOLOv5框架的OBB（ oriented bounding box）模型训练过程及效果演示，重点介绍如何进行数据准备、模型修改以及评估指标优化。 YOLOv5 OBB旋转框训练DEMO是一个用于对象检测的深度学习模型示例，它扩展了原始YOLO（You Only Look Once）架构，增加了对倾斜或非矩形对象的支持。YOLO系列算法以其快速、准确的实时目标检测能力而闻名，而OBB（Oriented Bounding Box）则是对常规轴对齐边界框(AABB)的扩展，能够更好地捕捉具有角度的对象，如树木和车辆等。 在YOLOv5中引入了OBB训练以处理需要考虑方向信息的目标。OBB由四个顶点及旋转角度组成，相比普通边界框能更精确地表示物体形状与方向。此DEMO提供了一个具体示例帮助用户理解如何在YOLOv5框架下实现OBB的训练流程。 该DEMO涵盖以下关键知识点： 1. **数据预处理**：需将标注数据集转换为YOLOv5所需格式，包括OBB坐标和旋转角度信息。这通常涉及编写脚本将XML或CSV等格式标注信息转为YOLO txt文件。 2. **配置文件修改**：为了进行OBB训练，需要调整模型结构、损失函数及优化器参数，并在`model`部分设置支持OBB的版本如`YOLOv5s_OBB`。 3. **训练流程**：通过指定数据路径和超参（学习率、批次大小等）启动训练。 4. **损失函数**：涉及位置、尺度与角度损失计算，理解这些对于优化模型至关重要。 5. **评估及可视化**：使用脚本评估并预测结果，并结合工具查看训练过程中的性能指标。 6. **模型优化**：可能需要进行微调、早停策略和学习率调度等操作以提高精度和泛化能力。 7. **推理与部署**：将训练好的模型用于实际场景的图像或视频目标检测，需了解如何转换为适合部署的形式如ONNX或TensorRT。 8. **注意事项**：注意防止过拟合、合理设置数据增强策略以增加鲁棒性，并确保数据集质量避免类别不平衡问题。 通过以上步骤，可以学习并实践利用YOLOv5 OBB训练DEMO进行旋转框目标检测。这涵盖了从处理到部署的多个环节，对于深入理解和应用目标检测技术具有很高价值。