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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。

tiny-tensorrt - 简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型
CUDACUDNNGithubTensorRTonnx modeltiny-tensorrt开源项目
tiny-tensorrt是一个简洁易用的nvidia TensorRT封装库,支持通过C++和Python API快速部署Onnx模型。依赖CUDA、CUDNN和TensorRT,兼容多个版本。项目已停止维护,建议使用TensorRT的Python API或trtexec/polygraphy工具。更多信息请参考项目Wiki。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5,一款由Ultralytics开源的视觉AI模型,支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持,适合各级用户使用,并定期更新以集成最新技术。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
YOLOv5-Lite - 轻量级高性能目标检测模型的优化与部署
GithubYOLOv5-Liteablation实验开源项目性能优化模型比较部署
YOLOv5-Lite通过优化YOLOv5模型实现了轻量化、加速推理和简化部署。通过消融实验减少了Flops、内存占用和参数,并采用Shuffle Channel和YOLOv5 Head降低Channels。在Raspberry Pi 4B上输入320×320帧能达到至少10+ FPS。该项目提供各种测试模型和对比结果,展示在多种硬件平台上的性能,并包含详细的教程和下载链接。
head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计,使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理
GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测
本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案,依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04,提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接,使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入,提供了详尽的训练指导和代码库,确保了高度的灵活性和扩展性,适合开发和测试用途。
iAI - 在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导
AICUDAGithubNVIDIAPytorchUbuntu开源项目
这篇文章提供了在Ubuntu平台上设置AI实验环境的详细指导,涵盖硬件要求、双系统安装、NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda、OpenCV、Docker、TensorRT、Pytorch等软件的安装与配置。内容包括从基础环境搭建到深度学习算法如YOLO V3和Faster R-CNN的实际应用,并附有常见问题解答和最佳实践,帮助用户高效构建AI开发环境。
RT-DETR - 超越YOLO的实时目标检测算法领域突破
CVPR 2024GithubRT-DETR实时目标检测开源项目深度学习物体识别
RT-DETR是一个开源的实时目标检测算法项目,在性能上超越了YOLO系列。它提供多种模型变体,从轻量级R18到大型X模型,适应不同应用需求。在COCO和Objects365数据集上,RT-DETR展现出卓越性能,最高达到56.2mAP和217FPS。项目同时支持PyTorch和PaddlePaddle框架,便于研究和应用。
sports - 使用YOLOv5和ByteTrack追踪足球运动员,结合YOLOv7进行3D姿势估计及GPT-4V分析队服颜色分配球员
ByteTrackGPT-4VGithubYOLOv5开源项目计算机视觉足球运动员
本文介绍了如何在足球赛事中使用YOLOv5和ByteTrack技术进行球员追踪,使用YOLOv7实现3D姿势估计,并通过GPT-4V基于球衣颜色分配球员。文章包含技术应用示例、实现方法以及相关视频和代码资源,旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。
yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现
GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉
这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程,包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件,方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割,借助PyTorch以提高分析准确性,mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测,适合高精度建筑物分割的应用需求。
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