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rknn-cpp-Multithreading

RK3588/RK3588S多线程NPU推理加速框架

rknn-cpp-Multithreading项目提供了一个针对RK3588/RK3588S的多线程NPU推理加速框架。通过线程池异步操作rknn模型,显著提高了NPU使用率和推理速度。项目优化了YOLOv5s模型,采用ReLU激活函数,进一步提升了性能。提供了详细的使用说明和不同线程数下的性能测试结果,便于用户参考和应用。

rknn-llm - 瑞芯微芯片大语言模型部署软件栈
AI模型部署GithubRKLLMRockchip芯片大语言模型开源项目模型转换
rknn-llm是瑞芯微芯片专用的大语言模型部署软件栈,包含模型转换工具RKLLM-Toolkit、运行时库RKLLM Runtime和RKNPU内核驱动。支持RK3588和RK3576系列平台,兼容TinyLLAMA、Qwen、Phi、ChatGLM3等多种主流大语言模型。该项目注重性能优化和量化精度提升,持续增加新功能,为开发者提供高效的AI模型部署方案。
TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案
CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测
此项目基于TensorRT,为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案,支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术,有效提升推理效率。支持C++和Python,包含CLI快速导出和推理功能,并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。
YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型,提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法,支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理,适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备,并附有详细的文档和脚本,便于操作,提升深度学习应用性能。
YOLOv8-TensorRT-CPP - 用C++和TensorRT实现高效的YOLOv8模型推理
CPPGithubTensorRTYOLOv8开源项目深度学习目标检测
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。
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。
ncnn - 移动端神经网络推理框架
Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯
ncnn 是一个专为移动端设计,无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能,低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn,开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型,加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用,如QQ和微信。同时,ncnn 支持 Vulkan API,优化了GPU加速功能,致使在移动设备上表现卓越。
DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南
CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目
该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南,包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析,并提供详细的安装、使用和自定义模型指南,帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。
yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统
DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪
这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现,针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标,在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南,支持自定义模型,并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库
GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络
TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法,支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本,并包含详细教程和常见问题解答,方便用户快速入门。
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