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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。

YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
darkflow - 实时物体检测与分类工具,支持多种YOLO模型
GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型
Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目,兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件,适合跨平台应用。
KuiperInfer - 开源轻量级深度学习推理框架
C++GithubKuiperInfer大模型开源项目推理框架深度学习
KuiperInfer是一个开源深度学习推理框架,支持Resnet、Yolov5和LLama2等主流模型。基于现代C++设计,该框架提供高效算子实现和优化技术,适用于图像分类、目标检测和自然语言处理任务。KuiperInfer不仅是实用的推理工具,还是学习深度学习框架设计和C++工程实践的优质资源。
torch2trt - PyTorch模型转TensorRT加速工具
GPU加速GithubPyTorchTensorRTtorch2trt开源项目模型转换
torch2trt是一款将PyTorch模型转换为TensorRT的开源工具。它基于TensorRT Python API开发,具有简单易用和灵活可扩展的特点。用户通过单个函数调用即可完成模型转换,还支持自定义层转换器。该工具适配多种常用模型,并提供模型保存和加载功能。torch2trt能显著提升NVIDIA设备上的模型推理性能,适用于PyTorch模型推理加速场景。
lightweight-human-pose-estimation.pytorch - 实时2D多人人体姿态估计的PyTorch实现
2D多人体姿态估计COCO数据集CPUGithubOpenPose实时推断开源项目
该项目实现了实时2D多人人体姿态估计的训练代码,基于OpenPose优化技术,使其能够在CPU上进行实时推理且准确度几乎不变。此模型能够识别并连接18个关键点,在COCO 2017数据集的验证集上达到40%的AP。项目对多种深度学习框架和设备友好支持。
yolov8m-table-extraction - 精准表格识别工具,适用于有框及无框表格检测
GithubHuggingfaceKeremberkeUltralyticsYolo开源项目模型目标检测表格提取
本项目采用YOLOv8与PyTorch技术,专注于表格检测,支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型,可以简单地进行安装和预测分析,验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南,包括模型参数设置及推理步骤,帮助用户快速获取稳定的检测结果。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型,致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构,同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能,并支持多GPU。通过Docker,可以方便地部署和使用这些高性能模型。
InsightFace-REST - 便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案
DockerFastAPIGithubInsightFace-RESTNVIDIA TensorRT人脸识别开源项目
InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API,基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型,自动下载模型,支持批处理和FP16推理,实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上,通过Docker轻松部署和扩展,同时支持CPU上的ONNX推理,满足多样化需求。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
TensorRT-LLM - NVIDIA开发的大型语言模型推理优化工具
AI推理GPU加速GithubNVIDIATensorRT-LLM大语言模型开源项目
TensorRT-LLM是一个用于优化大型语言模型推理的开源工具。它提供Python API来定义模型和构建TensorRT引擎,支持多GPU和多节点部署。该工具集成了多种量化技术,如INT4/INT8权重量化和SmoothQuant,以提升性能和降低内存占用。TensorRT-LLM预置了多个常用模型,可根据需求进行修改和扩展。
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