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模型部署+目标检测YOLOv5+tensorrt加速 - int8量化
由于C++语言的运行优势,多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行,以提高算法速度和稳定性 本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型,步骤包括: 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用,过程中实现int8量化加速 适合刚开始部署模型的小白或者研究者,内附教程
2023-04-20 20:52:45
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