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在Jetson平台上利用TensorRT加速Yolov5推理的两种方式

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简介：
本文介绍了在NVIDIA Jetson平台中使用TensorRT加速YOLOv5模型推理性能的两种方法，旨在帮助开发者优化嵌入式设备上的实时目标检测应用。 由于大多数深度学习模型在嵌入式平台上的推理速度较慢，因此使用TensorRT来加速这些模型的推理过程。以YOLOv5为例，本段落介绍了两种方法将YOLOv5在PyTorch框架下训练出的权重转换为TensorRT的推理引擎，从而实现该模型在嵌入式设备上的部署与加速。实验平台包括Jetson Nano和Jetson TX2，结果显示加速效果显著。

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  • 在Jetson平台上利用TensorRT加速Yolov5推理的两种方式
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    本文介绍了在NVIDIA Jetson平台中使用TensorRT加速YOLOv5模型推理性能的两种方法，旨在帮助开发者优化嵌入式设备上的实时目标检测应用。 由于大多数深度学习模型在嵌入式平台上的推理速度较慢，因此使用TensorRT来加速这些模型的推理过程。以YOLOv5为例，本段落介绍了两种方法将YOLOv5在PyTorch框架下训练出的权重转换为TensorRT的推理引擎，从而实现该模型在嵌入式设备上的部署与加速。实验平台包括Jetson Nano和Jetson TX2，结果显示加速效果显著。
     
  • yolov5在华为昇腾Atlas平台上的加速推理
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    本文介绍了YOLOv5模型在华为昇腾Atlas平台上的优化与部署过程，详细阐述了如何实现高性能、低延迟的目标检测应用。 该资源为在华为昇腾Atlas设备上使用Ascend310芯片加速YOLOv5推理的C++后端开发示例。适用于希望在华为昇腾盒子上移植深度学习算法的C++开发者。 此资源包含完整代码、转好的离线模型文件以及测试结果图片。
     
  • TensorRT-Caffe: 在NVIDIA Jetson TX2上的演示加速了基于Caffe的AlexNet模型...
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    TensorRT-Caffe是针对NVIDIA Jetson TX2平台优化的深度学习推理工具包，能显著提升基于Caffe框架的AlexNet等神经网络模型运行效率。 张量RT-Caffe在NVIDIA Jetson TX2上使用tensorRT加速了AlexNet的Caffe模型。有关中文详细说明，请参考《NVIDIA JETSON TX2 tensorRT加速Caffe实战.pdf》。先决条件：NVIDIA Jetson TX2 CUDA 8.0、人工神经网络张量RT .prototxt文件、.caffemodel文件和.binaryproto文件。建议使用Jetpack 3.1刷新TX2设备，以便自动安装所有必需的工具。 我们使用的Caffe模型尝试对三种不同类型的停车位进行分类，因此在Caffe中采用了AlexNet来实现此任务。输入和输出由Caffe模型的prototxt文件指定： layer { name: data type: Input top: data
     
  • 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。
     
  • 在海思35xx平台上使用nnie加速引擎进行Yolov3模型推理
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    本项目介绍如何在海思35xx平台中利用NNIE加速引擎优化部署YOLOv3目标检测模型，提升其推理效率。 本课程内容分为五个部分：第一部分涵盖海思35xx SDK资料的整理以及SVP相关文档的详细介绍；第二部分涉及将darknet框架训练出的yolov3模型转换为caffemodel的过程；第三部分介绍RuyiStudio工具的安装和使用方法；第四部分讲解在Windows系统上仿真代码运行及其分析；第五部分则是在开发板上执行sample代码并进行相应代码分析。 本课程的特点如下： 1. 不仅仅是简单的知识传授，更注重解释背后的原理。 2. 实用性强。目标检测算法是计算机视觉中的基本任务之一，而YOLOv3因其在速度、准确度以及易用性之间的良好平衡，在工业界中仍被广泛应用，并且目前依然是最优秀的算法模型之一。
     
  • 在Vue中运用WX-JSSDK的两种方式（推荐）
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    本文将详细介绍如何在基于Vue框架的应用程序中集成微信JS-SDK，并提供两种实现方法供读者参考与实践。 公司最近有微信公众号的需求，其中微信登录授权及使用WX-JSSDK实现分享等功能可能会遇到一些挑战。作为初次开发微信公众号的开发者，在网上查阅了许多资料后选择了两种有效的方法。 第一种方法是通过全局定义来处理： 1. 使用yarn或npm安装weixin-js-sdk：`yarn add weixin-js-sdk` 或 `npm i weixin-js-sdk` 2. 在utils目录下新建WechatPlugin.js文件，并编写代码，将微信jsdk挂载到全局上。 在WechatPlugin.js中引入wx模块并定义install方法： ```javascript import wx from weixin-js-sdk; const plugin = { install(Vue) { Vue.prototype.$wechat = wx; } }; ``` 这样就可以在整个项目中使用`this.$wechat`来调用微信的SDK了。
     
  • Yolov7-Pose TensorRT 推理（适用于Windows和Ubuntu平台）
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    本项目提供在Windows和Ubuntu系统上使用TensorRT进行YOLOv7-Pose模型推理的工具与教程，优化深度学习姿态估计应用性能。 YOLOv7-Pose TensorRT推理配置过程在Windows平台和Ubuntu平台上均可实现，请参考主页博客中的详细步骤。
     
  • 在JTable中添加复选框的两种方式
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    本文介绍了如何在Java Swing的JTable组件中插入复选框，并提供了实现此功能的两种方法。读者将学习到表格单元格类型自定义以及使用渲染器和编辑器的具体步骤。适合初学者入门与参考。 介绍了在JTable中加入复选框的难点，并通过两个例子帮助大家更好地学习这一内容。
     
  • Yolov8在TensorRT中的C++推理
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    本文章介绍了如何将YOLOv8模型部署到NVIDIA TensorRT中，并使用C++进行高效的推理计算。通过优化和加速技术，使得实时物体检测应用更加流畅与准确。 YOLOv8在TensorRT中的C++推理实现涉及将深度学习模型优化为高效且低延迟的版本，以便在资源受限的环境中运行。这一过程通常包括使用ONNX格式导出YOLOv8模型，并将其转换为适合TensorRT使用的格式。通过这种方式，可以显著提高物体检测任务的速度和效率。
     
  • 基于 TensorRT 的深度网络模型推理加速实现
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    本研究探索了利用TensorRT优化深度学习模型在GPU上的推理速度，实现了显著的性能提升。 本段落档将介绍深度学习的应用场景、常规部署方法及面临的挑战，并基于这些挑战详细介绍NVIDIA提供的高效解决方案TensorRT及其性能和案例分享。