51CTO-YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署

PyTorch实战,TensorRT加速

编辑点评

深度学习目标检测实战,结合TensorRT加速,适合有PyTorch基础的学习者。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解YOLOv5目标检测算法,结合TensorRT加速技术,实现高效部署。

课程亮点

YOLOv5目标检测实战
TensorRT加速部署
PyTorch深度学习

课程目录

📁 课件资料
    课件资料说明.png  [493.5 KB]
    实践篇-Ubuntu系统yolov5-tensorrt部署-01.pdf  [551.7 KB]
    原理篇2-TensorRT基础-01.pdf  [688.7 KB]
    原理篇3-INT8量化原理-01.pdf  [1.4 MB]
    原理篇1-YOLOv5网络架构-01.pdf  [1.2 MB]
    课程介绍-yolov5-tensorrt-01.pdf  [1.7 MB]
    实践篇-Win10系统yolov5-tensorrt部署-01.pdf  [2.2 MB]
    原理篇4-CUDA编程方法-01.pdf  [2.6 MB]
3-8.编译tensorrtx下的yolov5.mp4  [9.2 MB]
5-4.calibrator代码解析.mp4  [17.2 MB]
3-1.安装PyTorch.mp4  [16.3 MB]
5-5.yololayer.h代码解析.mp4  [39.2 MB]
4-7.编译tensorrtx下的yolov5.mp4  [20.4 MB]
2-1.YOLOv5网络架构与组件.mp4  [35.1 MB]
3-6.克隆tensorrtx.mp4  [6.6 MB]
4-8.执行TensorRT加速后的命令.mp4  [9.1 MB]
5-3.logging代码解析.mp4  [21.0 MB]
3-2.安装yolov5.mp4  [13.8 MB]
4-4.测试TensorRT.mp4  [19.5 MB]
3-3.安装TensorRT.mp4  [10.7 MB]
2-5.CUDA编程方法.mp4  [51.9 MB]
5-9.yolov5_ trt.py代码解析.mp4  [34.0 MB]
4-9.TensorRT INT8量化加速实践.mp4  [7.7 MB]
2-2.TensorRT基础.mp4  [26.2 MB]
6-1.YOLOv5 6.0更新.mp4  [15.1 MB]
3-7.生成yolov5s.wts文件.mp4  [5.1 MB]
4-6.修改cmakelist文件.mp4  [8.2 MB]
1-1.课程介绍.mp4  [13.8 MB]
3-10.TensorRT INT8量化实践.mp4  [15.3 MB]
4-1.安装环境.mp4  [35.6 MB]
3-4.测试TensorRT.mp4  [8.0 MB]
5-8.yololayer.cpp代码解析.mp4  [54.7 MB]
2-4.tensorrtx介绍.mp4  [17.8 MB]
3-5.安装opencv.mp4  [6.6 MB]
5-1.utils代码解析.mp4  [11.9 MB]
3-9.执行TensorRT加速后的命令.mp4  [19.5 MB]
4-5.克隆tensorrtx和生成yolov5s.wts文件.mp4  [8.4 MB]
5-7.common.hpp代码解析.mp4  [35.9 MB]
5-6.yololayer.cu代码解析.mp4  [34.7 MB]
2-3.TensorRT INT8量化.mp4  [33.0 MB]
4-2.安装yolov5.mp4  [22.4 MB]
4-3.安装TensorRT.mp4  [10.3 MB]
5-2.gen_ wts.py代码解析.mp4  [7.4 MB]

适合人群

  • PyTorch学习者
  • 目标检测开发者
  • AI算法工程师

学习收获

掌握YOLOv5算法
学会TensorRT加速
实现目标检测部署

祝您学习愉快!

学有所成,前程似锦!