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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

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。

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。
yoloair - YOLOAir2024版:综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布,提供多模型支持及改进教程,包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用,如目标检测、实例分割、图像分类等,适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
yolov10 - 实现实时端到端目标检测新突破
GithubYOLOv10人工智能实时检测开源项目目标检测端到端
YOLOv10是新一代实时端到端目标检测模型,通过创新的无NMS训练策略和全面的效率-准确度优化设计,在推理速度和计算效率方面实现显著提升。COCO数据集实验结果表明,YOLOv10在不同模型规模下均达到了业界领先的性能和效率水平,为实时目标检测领域带来新的发展方向。
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。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法,包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明,帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接,提供更多学习资源。
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。
yolov10n - YOLOv10n:实时对象检测的创新技术
COCO数据集GithubHuggingfacePyTorch模型YOLOv10实时物体检测开源项目模型计算机视觉
YOLOv10n项目展示了对象检测的实时进展,结合计算机视觉与对象识别算法。其基于PyTorch的实现并支持COCO数据集用于训练与推理,保证了性能和应用的广泛性。简单的安装和模块调用,提供了快速的目标物体检测及识别功能,支持优化模型上传至相关平台,提升模型精度与效率。
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。
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。
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。
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