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在windows平台上部署yolov5,使用的是python下的tensorrt进行部署的

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xiaotaofenghcc/python_tensorrt_yolov5

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yolov5_tensorrt_python

网上搜索的很多yolov5的Tensorrt部署版本都是基于C++开发的,在此提供一个python版本的yolov5部署的,也是基于tensorrt环境的部署,亲测有效。

环境要求

CUDA 11.3

CUDNN 8.6

TensorRT-8.5.1.7.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6

Opencv452

**注意:**Tensorrt下载上面要求的cudnn版本一定要与cuda下的cudnn一致,否则可能会报错

注意事项

(1)使用的onnx模型是三通道分别输出的模型,未将三个层concat在一起,使用build_engine函数生成engine

(2)程序中包含了等比例缩放、前向推理和坐标还原

(3)安装的tensorrt包为8.5.1.7,torch为 1.12.1+cu116,因为不同版本的trt库,生成engine代码不一样

测试结果如下图:

联系

有问题可以提issues 或者加qq群:722237896 询问

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