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基于 TensorRTX 的 YOLOv5 和 DCNV2 实现

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简介：
本项目采用TensorRTX优化YOLOv5和DCNV2模型，显著提升推理速度与效率，适用于高性能计算需求场景。 将 yolov5x 的 yaml 文件中的 backbone 部分的前3层 conv 改成 dcnconv 以实现 tensorrt 推理。 backbone: # [from, number, module, args] [[ -1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2] ], # 0-P1/2 [ -1, 1, DCN, [128, 3, 2] ], # 1-P2/4 [ -1, 3, C3, [128] ], [ -1, 1, DCN, [256, 3, 2] ], # 3-P3/8 [ -1, 6, C3, [256] ], [ -1, 1, DCN, [512, 3, 2] ], # 5-P4/16 [ -1, 9, C3, [512] ], [ -1, 1, Conv, [1024, 3, 2] ], # 7-P5/32 [ -1, 3, C3, [1024] ], [ -1, 1, SPPF, [1024, 5] ]] # 9

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  • 基于 TensorRTX 的 YOLOv5 和 DCNV2 实现
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    本项目采用TensorRTX优化YOLOv5和DCNV2模型，显著提升推理速度与效率，适用于高性能计算需求场景。 将 yolov5x 的 yaml 文件中的 backbone 部分的前3层 conv 改成 dcnconv 以实现 tensorrt 推理。 backbone: # [from, number, module, args] [[ -1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2] ], # 0-P1/2 [ -1, 1, DCN, [128, 3, 2] ], # 1-P2/4 [ -1, 3, C3, [128] ], [ -1, 1, DCN, [256, 3, 2] ], # 3-P3/8 [ -1, 6, C3, [256] ], [ -1, 1, DCN, [512, 3, 2] ], # 5-P4/16 [ -1, 9, C3, [512] ], [ -1, 1, Conv, [1024, 3, 2] ], # 7-P5/32 [ -1, 3, C3, [1024] ], [ -1, 1, SPPF, [1024, 5] ]] # 9
     
  • tensorrtx-yolov5-5.0.tar.gz
    优质
    TensorRTX-YOLOv5-5.0是一款基于TensorRT优化的YOLOv5目标检测模型，适用于高性能推理需求场景，提供快速、轻量级且高效的对象识别解决方案。 tensorrtx-yolov5-v5.0.tar.gz是一款与YOLOv5相关的TensorRT优化版本的压缩文件。
     
  • TensorRTX-YOLOv5-成功编译的CMakeLists.zip
    优质
    本资源包提供了TensorRT与YOLOv5结合使用的CMakeLists.txt文件，助力用户在NVIDIA GPU上高效编译和部署高性能目标检测应用。 成功编译的TensorRTX-YOLOv5项目的CMakeLists文件可以用于将YOLOv5模型优化并集成到NVIDIA TensorRT环境中，从而实现高性能的实时目标检测应用。此配置文件支持多种硬件平台，并且能够有效减少推理时间，提高计算效率。
     
  • 基于TensorFlow 2的YOLOv5实现：YOLOv5-tf
    优质
    YOLOv5-tf是基于TensorFlow 2框架构建的一个高性能目标检测项目，它是YOLOv5模型在TensorFlow平台上的移植版本。此项目旨在提供一个易于使用且高效的解决方案，适用于各种视觉任务和应用场景。 使用TensorFlow 2实现火车在config.py更改数据集路径和class_dict，在config.py选择版本可选。运行`python generate.py`为您的数据集生成锚点，并在config.py中调整锚点设置，然后通过执行`python train.py`进行训练测试。要开始，请确保数据集结构如下： ``` ├── Dataset folder │ ├── IMAGES │ │ ├── 1111.jpg │ │ ├── 2222.jpg │ ├── LABELS │ │ ├── 1111.xml │ │ ├── 2222.xml │ ├── train.txt │ └── test.txt ``` 注意，xml文件应为PascalVOC格式。`train.txt`包含不带扩展名的图像名称。推荐（适用于Docker用户）进行如下操作： ```docker pull docker run -it --rm -v $(pwd):/app/ ``` 请确保根据实际情况调整上述命令中的路径和参数。
     
  • 基于Yolov5的DeepSort实现（C++版）
    优质
    本项目提供了一个使用C++编写的基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的完整解决方案，适用于视频中的多对象追踪任务。 该实现为C++版本的基于Yolov5的DeepSort，在nx上已经完成，并且压缩包内包含了两个转换好的TensorRT模型以及配置好的YOLOv5转换过程文件，确保版本对应并且可以直接运行。
     
  • 在Windows 10上从零开始部署YOLOV5（使用TensorRTX和CMakeLists文件）
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows 10环境下搭建YOLOv5深度学习框架，涵盖TensorRTX优化及CMakeLists配置，适合初学者入门。 内容概要：本段落介绍了一个专为在Windows 10上部署YOLOv5模型（使用tensorrtx）而设计的CMakeLists.txt文件。该文件详细描述了如何配置所需的库路径，以确保YOLOv5模型能够正确地进行部署和执行。 主要特点包括： - 项目名称设定为yolov5。 - 定义并指定了OpenCV和TensorRT的相关路径，用户需根据自身环境做相应调整。 - 开启CUDA语言支持，并且不需要在Visual Studio中单独配置CUDA路径。 - 包含了对OpenCV库的查找与链接步骤。 - 指定多个源文件及头文件用于编译过程。 - 链接了一系列必要的库，如nvinfer、nvinfer_plugin、OpenCV库以及CUDA和线程库。 本段落适合那些希望在Windows 10上使用TensorRT部署YOLOv5模型的开发者阅读。建议读者在利用此CMakeLists.txt文件前先确保已安装所有必需的依赖项，并根据自身系统环境修改指定路径信息，同时仔细核对所有的库及头文件路径以保证其准确性。
     
  • 基于Python、OpenCV和yolov5的行人目标检测实现.docx
    优质
    本文档探讨了如何利用Python编程语言结合OpenCV与YOLOv5模型进行高效准确的行人目标检测技术。通过详尽的操作步骤和代码示例，为读者提供了一个实现先进行人识别系统的指导方案。 使用Python结合OpenCV和yolov5进行行人目标检测的技术文档详细介绍了如何利用这些工具和技术来实现高效的行人识别系统。该文档涵盖了从环境配置到模型训练的全过程，为开发者提供了一个全面的学习资源。通过这种方式，可以有效地在各种应用场景中部署行人检测功能，如智能监控、自动驾驶等领域。
     
  • 基于YOLOv5算法的飞机目标检测任务实现——YOLOV5.zip
    优质
    本项目采用YOLOv5算法进行飞机目标检测，旨在提高模型在复杂背景下的识别精度与速度。代码及预训练模型详见YOLOV5.zip文件。 基于YOLO算法的飞机目标检测任务的实现——使用YOLOV5进行实施。
     
  • 基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net
    优质
    YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。