ubuntu18.04使用tensorrt加速yolov5
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于tensorrt int8量化yolov5 onnx模型并实现推理python源码(加速推理)+操作说明.zip
【资源说明】 基于tensorrt int8量化yolov5 onnx模型并实现推理python源码(加速推理)+操作说明.zip 环境配置 ubuntu:18.04 cuda:11.0 cudnn:8.0 tensorrt:7.2.16 OpenCV:3.4.2 cuda,cudnn,tensorrt和OpenCV安装包(编译好了,也可以自己从官网下载编译)可以从链接: https://pan.baidu.com/s/1dpMRyzLivnBAca2c_DIgGw 密码: 0rct cuda安装 如果系统有安装驱动,运行如下命令卸载 sudo apt-get purge nvidia* 禁用nouveau,运行如下命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在末尾添加 blacklist nouveau 然后执行 sudo update-initramfs -u chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run sudo ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run 是否接受协议: accept 然后选择Install 最后回车 vim ~/.bashrc 添加如下内容: export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source .bashrc 激活环境 cudnn 安装 tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.4.30.tgz cd cuda/include sudo cp *.h /usr/local/cuda-11.0/include cd cuda/lib64 sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64 tensorrt及OpenCV安装 定位到用户根目录 tar -xzvf TensorRT-7.2.1.6.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.0.cudnn8.0.tar.gz cd TensorRT-7.2.1.6/python,该目录有4个python版本的tensorrt安装包 sudo pip3 install tensorrt-7.2.1.6-cp37-none-linux_x86_64.whl(根据自己的python版本安装) pip install pycuda 安装python版本的cuda 定位到用户根目录 tar -xzvf opencv-3.4.2.zip 以备推理调用 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
Python TensorFlow深度学习项目|AI自动化推理框架源码
项目依托 TensorFlow 框架搭建,实现目标检测与 AI 自动化推理功能,压缩包包含完整源码、环境配置文件与部署教程。
ubuntu18.04 python3.8 CUDA11.4 PYTorch1.13.1 tensorrt8.4安装测试全过程
python==3.8; CUDA_Version==11.4; TensorRT-8.4.3.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4; 默认nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64; 默认nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64; cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32; torch-1.13.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64; torchvision==0.14.1; yolov5-6.2;
Jetson Nano配置YOLOv8/v11[代码]
本文详细介绍了在Jetson Nano上配置YOLOv8/v11开发环境的完整流程,包括Python多版本管理、Conda虚拟环境搭建、PyTorch GPU环境配置以及Code-OSS代码编辑器的安装。文章首先讲解了如何通过update-alternatives工具管理Python版本,并强调了使用pip安装包时的注意事项。接着,详细说明了如何通过Miniforge安装和配置Conda环境,并推荐使用清华或北外镜像源以加速依赖下载。在PyTorch GPU环境搭建部分,文章提供了预编译包的安装方法及依赖问题的解决方案。最后,介绍了YOLOv11环境的部署步骤,包括源码下载和开发模式安装。整个指南旨在帮助开发者高效地在Jetson Nano上部署深度学习环境,避免常见的配置陷阱。
手把手教你用 YOLOv5 训练火灾检测系统(附数据集+PyQt5可视化界面)
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Jetson Nano与YOLO26[可运行源码]
本文详细介绍了如何在Jetson Nano上部署YOLO26模型,并结合TensorRT实现边缘AI实时目标检测。文章从系统准备、模型导出、性能优化到常见问题解决等多个方面进行了全面讲解。Jetson Nano凭借其128核Maxwell GPU和FP16算力,在320输入下可实现约30 FPS的实时检测性能。作者还提供了详细的代码示例和部署流程,帮助读者快速上手。此外,文章还探讨了自定义模型训练和扩展应用的可能性,为开发者提供了丰富的实践参考。
基于YOLOv8深度学习框架与PyQt5图形用户界面库联合构建的智能烟雾与火焰实时检测系统_火焰烟雾正常三类目标识别_火灾预警安全监控可视化分析应用平台_YOLOv8模型训练数据标.zip
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基于深度学习框架YOLOv8目标检测算法训练骨折X光检测模型项目_包含完整的数据集准备环境配置数据预处理模型定义训练评估性能分析结果可视化以及开发用户界面识别骨折X光检测数据集_用.zip
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基于深度学习YOLOV8目标检测模型框架对包含3686张图像的双格式标注猫狗检测数据集进行训练验证测试全流程操作通过训练获得的权重文件进行推理识别检测图像中猫和狗两种动物的位置与类.zip
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机器视觉 cuda+ffmpeg+opencv 环境搭建
基于nagadomi/torch7容器搭建硬件加速推理平台,文章配套的资源。
ForgeAI-Vision_基于YOLOv8与FastAPI和Vue3构建的轻量化通用目标检测一站式全栈智能识别平台_模型库管理支持查看导入管理YOLOv8模型_在线标注基于Ca.zip
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YOLO道路坑洞检测系统[项目源码]
本文介绍了一种基于YOLO模型的道路坑洞检测识别系统,该系统通过Python源码、Pyqt5界面、数据集和训练代码实现。系统能够实时捕捉道路图像信息,利用YOLO算法快速准确地识别坑洞位置和大小,支持图片、视频及摄像头检测,并可将检测结果保存为excel文件。系统具有高准确性、实时性、鲁棒性和多目标识别等优势,适用于道路维护、智能交通、市政管理、自动驾驶和数据分析等多个领域。文章详细介绍了系统的核心功能、环境搭建、算法原理、模型训练与推理过程,并提供了完整的代码资源文件下载链接。
YOLO模型训练,并用其对水瓶进行检测
YOLO模型训练,并用模型对瓶盖进行检测,得到非常满意的结果。此程序稍加修改,甚至不用修改,即可适用于其他检测。
Jetson Nano developer guide
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/7da65fd3c606 数据工程
基于PyTorch的经典视觉网络复现.zip
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基于YOLO的视频行人智能分析系统[项目代码]
本文详细介绍了基于YOLOv8和ByteTrack的视频行人智能分析系统。系统集成了YOLOv8目标检测算法与ByteTrack多目标追踪算法,实现了行人检测、追踪、区域进出统计、拥挤预警及数据可视化等核心功能。通过Streamlit构建了交互友好的Web前端,支持参数调节和结果展示。系统采用SQLite数据库存储历史分析结果,具备数据持久化能力。文章涵盖了系统目录结构、技术原理(包括YOLOv8网络架构、ByteTrack关联策略、区域计数算法)、数据集构建与模型训练配置、性能指标(mAP@0.5达0.892)、数据库设计、系统功能界面详解(如行人识别、流量趋势分析、历史记录管理)以及核心技术实现细节(视频处理核心算法、区域计数器、性能优化策略)。此外,还提供了系统部署与使用指南,包括环境要求、安装步骤、参数调优建议及故障排除方法。最后总结了项目的技术成就、应用价值与未来发展方向,如实时流处理、边缘计算、行为识别等扩展功能。
tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型.zip
环境配置ubuntu18.04cuda11.0cudnn8.0tensorrt7.2.16OpenCV3.4.2cuda,cudnn,tensorrt和OpenCV安装包(编译好了,也可以自己从官网下载编译)可以从链接: https://pan.baidu.com/s/1dpMRyzLivnBAca2c_DIgGw 密码: 0rctcuda安装如果系统有安装驱动,运行如下命令卸载sudo apt-get purge nvidia*禁用nouveau,运行如下命令sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf在末尾添加blacklist nouveau然后执行sudo update-initramfs -uchmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.runsudo ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run是否接受协议: accept然后选择Install最后回车vim ~/.bashrc 添加如下内容export P
(源码)基于TensorRT的YOLO目标检测系统.zip
# 基于TensorRT的YOLO目标检测系统 ## 项目简介 本项目是一个基于TensorRT的高性能YOLO目标检测系统,支持YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5模型。通过TensorRT的优化,项目能够在多种平台上实现高效的目标检测,包括Windows 10、Ubuntu 18.04以及NVIDIA Jetson平台。 ## 项目的主要特性和功能 多版本支持支持YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5模型的推理。 多精度支持支持FP32、FP16和INT8精度的推理,以适应不同的硬件和性能需求。 批处理推理支持批量图像的推理,提高处理效率。 跨平台支持支持Windows 10、Ubuntu 18.04和NVIDIA Jetson平台。 动态输入尺寸虽然目前不支持动态输入尺寸,但未来可能会增加此功能。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备 安装TensorRT、CUDA、cuDNN和OpenCV。
(源码)基于TensorRT的Yolo目标检测模型实现.zip
# 基于TensorRT的Yolo目标检测模型实现 ## 项目简介 本项目是基于NVIDIA TensorRT框架的Yolo目标检测模型实现,支持YoloV3、YoloV4、YoloV5等多个版本的模型。项目封装了NVIDIA官方的YoloTensorRT实现,并提供了从模型加载、推理到结果解码的完整流程。支持FP32、FP16和INT8精度的模型推理,能够在Windows、Ubuntu以及Jetson平台上高效运行。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多版本Yolo模型支持支持YoloV3、YoloV4、YoloV5及其变体(如YoloV4tiny、YoloV5s、YoloV5m等)。 2. 多精度推理支持FP32、FP16和INT8精度的模型推理,适用于不同硬件平台。 3. 跨平台支持支持Windows 10、Ubuntu 18.04以及Jetson平台(如Jetson Nano、Jetson Xavier NX)。
onnx2tensorRt:tensorRt推断darknet2onnx pytorch2onnx mxnet2onnx
张量推论 author is leilei 环境 darknet mxnet1.6 + pytorch1.5 + (yolov5 support pytorch1.4+) tensorRt7 + (tensorRt7 support python3.4-3.7) onnx1.5 + (tensorRt7 support onnx1.5) onnxruntime 1.0 python3.6 + docker-cuda10.2 + ubuntu16.04 or ubuntu18.04 (1) yolov4(v3) tensorRt inference python version (2) yolov5 tensorRt inference python version (3) insightface gend
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