验证所有依赖项(OpenCV、CUDA、TensorRT)是否正确安装,以及它们的路径是否在 CMakeLists.txt 中正确设置。 运行时错误:确保您的系统具有正确的 CUDA 驱动程序,并且 TensorRT 运行时库可访问。将 TensorRT 、OpenCV、CUDA的 bin 目录添加到您的系统 PATH。 三、安装 Clone the Repositor
set(TENSORRT_PATH "F:/Program Files/TensorRT-8.6.1.6") # Update this to the actual path for TensorRT 确保该路径指向安装 TensorRT 的目录。 故障排除 找不到 nvinfer.lib:确保 TensorRT 已正确安装且 nvinfer.lib 位于指定路径中。更新 CMakeLists.txt 以包含 TensorRT 库的正确路径。 链接器错误:验证所...
3.2 Conda 虚拟Python环境中的TensorRT配置 b站同步视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1UWF7enEcL/ 0. 简介 官方镜像中,cuda,cudnn已随JetPack SDK 一同安装,因此无需手动安装,只需添加环境变量即可。对于TensorRT,也已安装,要在Python中调用,只需安装Python的TensorRT模块即可。 在这里插入图片描述 1. ...
cmake_minimum_required(VERSION 3.12) project(yolov11-tensorrt) find_package(CUDA REQUIRED) # Set C++ standard set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) add_definitions(-DAPI_EXPORTS) # Include CUDA directories include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS}) include_directories(src/) # Add source files set(...
在部署方面,YOLOv11支持导出为不同的格式,如ONNX、TensorRT和CoreML,以适应不同的部署平台。它还采用了多种加速技术,如半精度浮点数推理(FP16)、批量推理和硬件加速,以提升推理速度。 YOLOv11的成功标志着目标检测技术又迈出了重要的一步,它为开发者提供了更强大的工具来应对日益复杂的视觉检测任务。
YOLOv5 是由 Ultralytics 推出的一个版本,虽然并非 YOLO 创始团队推出,但因其更易用、部署简单且性能卓越,迅速在业界赢得广泛赞誉与普及。YOLOv5 继续优化了检测速度和精度,并支持导出为多种格式(如TFLite、ONNX、CoreML和TensorRT)。 YOLOv5 相较于第四版,在网络结构、数...
在部署方面,YOLOv11支持导出为不同的格式,如ONNX、TensorRT和CoreML,以适应不同的部署平台。它还采用了多种加速技术,如半精度浮点数推理(FP16)、批量推理和硬件加速,以提升推理速度。 YOLOv11的成功标志着目标检测技术又迈出了重要的一步,它为开发者提供了更强大的工具来应对日益复杂的视觉检测任务。
可导出为ONNX、TensorRT等格式,适应不同部署平台。 使用更少的参数获得更高的精度,计算效率高。 三、应用场景 广泛应用于智能货柜的商品识别、库存管理、防盗监测等领域,也适用于泥石流检测等复杂场景,展现出强大的跨环境适应性和多任务处理能力。 四、总结 YOLOv11的成功标志着目标检测技术的重要进步,为开发者提供...
YOLOv8 模型在各种基准测试数据集中实现了 SOTA 性能。例如, YOLOv8n 模型在 COCO 数据集上实现了 37.3 的 mAP (平均精度均值),在 A100 TensorRT 上实现了 0.99 毫秒的速度。接下来,让我们看看 YOLO 家族是如何通过 YOLOv9 进一步演变的。 YOLOv9