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YOLOv8-TensorRT-CPP

用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理

本文介绍了如何使用TensorRT的C++ API实现YOLOv8模型的推理,支持目标检测、语义分割和身体姿态估计,包括系统要求、安装步骤、模型转换和项目构建方法。内容中强调了在GPU上运行推理的注意事项和性能基准测试,提供了从PyTorch到ONNX模型转换的详细步骤,是开发计算机视觉应用的参考资料。

yolov9 - 高效准确的目标检测算法
GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉
YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。
edgeyolo - 优化边缘设备性能的模型,支持ONNX和TensorRT导出
COCO2017EdgeYOLOGithubHuawei AscendNvidia Jetson AGX XavierTensorRT开源项目
EdgeYOLO为边缘设备优化,在Nvidia Jetson AGX Xavier上达34FPS,并通过RH loss提升小型和中型物体检测。支持COCO2017和VisDrone2019数据集,提供多种模型格式和部署代码,包括RKNN、MNN和TensorRT。项目定期更新,并集成了SAMLabeler Pro工具,支持多人远程标注。可快速上手和训练,适配不同设备和应用场景。
YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库
GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习
YoloDotNet是基于.NET 8的C#库,支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时,并支持CUDA GPU加速,提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行,适用于各种计算机视觉应用场景。
trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架
GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析
TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理,实现单模型多显卡多实例负载调度,并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码,可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合,适应不同应用场景。
TensorRT - 优化深度学习推理的开源平台
CUDADockerGithubNVIDIAONNXTensorRT开源项目
NVIDIA TensorRT 开源软件提供插件和 ONNX 解析器的源码,展示 TensorRT 平台功能的示例应用。这些组件是 TensorRT GA 版本的一部分,并包含扩展和修复。用户可以轻松安装 TensorRT Python 包或根据构建指南编译。企业用户可使用 NVIDIA AI Enterprise 套件,并可加入 TensorRT 社区获取最新产品更新和最佳实践。
yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破
GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法,在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体,包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等,适用于不同应用场景。此外,YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能,支持多GPU训练、迁移学习和模型导出,是一个全面的目标检测解决方案。
yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现,目标检测解决方案
GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重
该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3,提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能,支持GPU加速、eager模式和图模式训练,并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测,同时支持TF模型导出和Serving。
YOLOv8-multi-task - 轻量级神经网络实现实时多任务目标检测与分割
GithubYOLOv8多任务学习开源项目目标检测自动驾驶语义分割
YOLOv8-multi-task项目提出了一种轻量级神经网络模型,可同时执行目标检测、可行驶区域分割和车道线检测等多任务。该模型使用自适应拼接模块和通用分割头设计,在提高性能的同时保持高效率。实验表明,该模型在推理速度和可视化效果方面优于现有方法,适用于需要实时处理的多任务场景。
yolov8-face - YOLOv8优化的实时人脸检测与关键点定位框架
GithubYOLOv8人脸检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
yolov8-face项目基于YOLOv8架构,专注于人脸检测和关键点定位。该项目提供多个模型版本,涵盖轻量级到高精度的不同需求,适用于各种应用场景。支持Android和OpenCV等多平台部署,具备高精度和实时性能。新增的yolov8-lite系列进一步优化了模型大小和计算效率,使其更适合移动设备和嵌入式系统应用。
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉
YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。
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