YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署

mind

资源来自互联网分享，侵权请告知删除。
如链接失效，请联系管理


YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署



YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署
├──1-1.课程介绍.mp4  13.85M
├──2-1.YOLOv5网络架构与组件.mp4  35.09M
├──2-2.TensorRT基础.mp4  26.20M
├──2-3.TensorRT INT8量化.mp4  32.98M
├──2-4.tensorrtx介绍.mp4  17.75M
├──2-5.CUDA编程方法.mp4  51.95M
├──3-1.安装PyTorch.mp4  16.30M
├──3-10.TensorRT INT8量化实践.mp4  15.33M
├──3-2.安装yolov5.mp4  13.85M
├──3-3.安装TensorRT.mp4  10.75M
├──3-4.测试TensorRT.mp4  7.98M
├──3-5.安装opencv.mp4  6.57M
├──3-6.克隆tensorrtx.mp4  6.58M
├──3-7.生成yolov5s.wts文件.mp4  5.14M
├──3-8.编译tensorrtx下的yolov5.mp4  9.22M
├──3-9.执行TensorRT加速后的命令.mp4  19.48M
├──4-1.安装环境.mp4  35.61M
├──4-2.安装yolov5.mp4  22.37M
├──4-3.安装TensorRT.mp4  10.27M
├──4-4.测试TensorRT.mp4  19.55M
├──4-5.克隆tensorrtx和生成yolov5s.wts文件.mp4  8.39M
├──4-6.修改cmakelist文件.mp4  8.18M
├──4-7.编译tensorrtx下的yolov5.mp4  20.44M
├──4-8.执行TensorRT加速后的命令.mp4  9.06M
├──4-9.TensorRT INT8量化加速实践.mp4  7.73M
├──5-1.utils代码解析.mp4  11.87M
├──5-2.gen_ wts.py代码解析.mp4  7.36M
├──5-3.logging代码解析.mp4  21.03M
├──5-4.calibrator代码解析.mp4  17.23M
├──5-5.yololayer.h代码解析.mp4  39.23M
├──5-6.yololayer.cu代码解析.mp4  34.73M
├──5-7.common.hpp代码解析.mp4  35.85M
├──5-8.yololayer.cpp代码解析.mp4  54.70M
├──5-9.yolov5_ trt.py代码解析.mp4  33.97M
├──6-1.YOLOv5 6.0更新.mp4  15.05M
└──课件资料.zip  8.26M


下载地址：

试读已结束，请付费阅读全文。

￥ 5.00付费阅读

登录后可特价购买

  本文只能试读86%,付费后可阅读全文。