===============课程介绍===============
在这个课程中,我们将深入介绍YOLOv5目标检测算法以及PyTorch框架的使用方法。随后,我们将重点关注TensorRT加速技术,讲解其原理、优势以及如何使用TensorRT对YOLOv5模型进行加速。
通过实践项目演示和案例分享,您将学会如何有效地利用TensorRT加速部署YOLOv5模型,并掌握性能优化的关键技巧。无论您是初学者还是有一定经验的开发者,本课程都将为您提供实用的知识和技能,助您在目标检测领域取得更大的成就。
===============课程目录===============
├─1-1.课程介绍.mp4
├─2-1.YOLOv5网络架构与组件.mp4
├─2-2.TensorRT基础.mp4
├─2-3.TensorRT INT8量化.mp4
├─2-4.tensorrtx介绍.mp4
├─2-5.CUDA编程方法.mp4
├─3-1.安装PyTorch.mp4
├─3-10.TensorRT INT8量化实践.mp4
├─3-2.安装yolov5.mp4
├─3-3.安装TensorRT.mp4
├─3-4.测试TensorRT.mp4
├─3-5.安装opencv.mp4
├─3-6.克隆tensorrtx.mp4
├─3-7.生成yolov5s.wts文件.mp4
├─3-8.编译tensorrtx下的yolov5.mp4
├─3-9.执行TensorRT加速后的命令.mp4
├─4-1.安装环境.mp4
├─4-2.安装yolov5.mp4
├─4-3.安装TensorRT.mp4
├─4-4.测试TensorRT.mp4
├─4-5.克隆tensorrtx和生成yolov5s.wts文件.mp4
├─4-6.修改cmakelist文件.mp4
├─4-7.编译tensorrtx下的yolov5.mp4
├─4-8.执行TensorRT加速后的命令.mp4
├─4-9.TensorRT INT8量化加速实践.mp4
├─5-1.utils代码解析.mp4
├─5-2.gen_ wts.py代码解析.mp4
├─5-3.logging代码解析.mp4
├─5-4.calibrator代码解析.mp4
├─5-5.yololayer.h代码解析.mp4
├─5-6.yololayer.cu代码解析.mp4
├─5-7.common.hpp代码解析.mp4
├─5-8.yololayer.cpp代码解析.mp4
├─5-9.yolov5_ trt.py代码解析.mp4
├─6-1.YOLOv5 6.0更新.mp4
├─课件资料.zip
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;
2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);
2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);
3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;
4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);
5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。
注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!
1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);
2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。
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