YOLOv5实战+TensorRT部署+VS2019编译[全部软件下载]

使用TensorRT来加速部署YOLOv5项目，此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda 10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2019 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 , TensorRT 7 安装使用使用教程：https://blog.csdn.net/weixin_39588099/article/details/119994675?spm=1001.2014.3001.5502 YOLOv5是一种高效、实时的物体检测模型，由Joseph Redmon等人开发并持续更新，其最新版本为V4.0。该模型以其快速的推理速度和相对准确的检测性能而受到广泛的关注，尤其适用于嵌入式设备和移动平台的计算机视觉应用。TensorRT是NVIDIA公司推出的一种高性能深度学习推理优化器和运行时，它能够将预训练的深度学习模型转化为高效的CUDA内核，以实现GPU上的高速推理。 在Windows 10系统上部署YOLOv5并使用TensorRT进行加速，首先需要安装以下软件和依赖库： 1. CUDA Toolkit 10.2：CUDA是NVIDIA提供的用于GPU编程的平台，包含了开发、运行GPU加速应用程序所需的所有工具和库。CUDA 10.2支持TensorRT 7，能与TensorRT协同工作，提供计算能力。 2. cuDNN 7.6.5：这是一个深度神经网络库，用于加速基于CUDA的GPU计算。cuDNN包含针对卷积神经网络（CNN）优化的库函数，对于YOLOv5这样的目标检测模型至关重要。 3. Visual Studio 2019：微软的集成开发环境，用于编写、构建和调试C++代码。在本项目中，VS2019用于编译YOLOv5源码和TensorRT的CUDA内核。 4. OpenCV 3.4.0：一个开源计算机视觉库，包含了各种图像处理和计算机视觉的算法。YOLOv5可能会用到OpenCV进行图像预处理和后处理。 5. Anaconda3：一个开源的Python数据科学平台，包含Python解释器、包管理器和开发环境。Anaconda可以方便地创建和管理不同版本的Python环境，有助于避免环境冲突。 6. CMake 3.19.4：一个跨平台的构建系统，用于管理项目的构建过程。YOLOv5项目通常使用CMake来编译和构建源代码。 7. TensorRT 7.0.0.11：NVIDIA的深度学习推理库，用于优化模型并提高推理速度。TensorRT支持将YOLOv5模型转换为高性能的执行图，从而在GPU上实现快速的物体检测。 部署流程通常包括以下步骤： 1. 安装和配置上述所有依赖。 2. 下载YOLOv5的源代码，可以从GitHub仓库获取。 3. 创建一个Python环境，并安装必要的Python库，如torch和opencv-python等。 4. 使用CMake配置YOLOv5项目，并指定CUDA和TensorRT的路径。 5. 使用VS2019或CMake的make命令编译YOLOv5项目。 6. 将预训练的YOLOv5模型权重加载到项目中。 7. 使用TensorRT构建YOLOv5模型的解析器，生成优化后的引擎文件。 8. 运行测试程序，验证TensorRT部署的效果和速度提升。 通过上述步骤，开发者可以在Win10系统上成功地利用TensorRT加速YOLOv5的物体检测。在实际操作中，可能还需要解决一些特定的硬件兼容性问题，以及针对不同GPU的优化调整。提供的百度网盘链接包含了所有预配置好的软件环境，这将大大简化部署过程，让初学者也能轻松上手。记得提取码是"ir9h"，下载后可直接按照提供的教程进行操作。