对yolov3进行TensorRT加速，大约提高30%的inference速度，仅供学习参考，请勿商业使用。

包含win10系统下的tensorRT库，从6.0到7.2版本都有，并且提供cuda对应的支持版本cuda10.0到11.0版本，百度网盘提供链接地址！

Jetson Nano系列学习汇总 Jetson Nano 【1】入手开箱、烧系统 Jetson Nano 【2】组装，基本入门配置 Jetson Nano 【3】安装并检查基本环境 Jetson Nano 【4】安装Pytorch1.4 Jetson Nano 【5】Pytorch-YOLOv3原生模型测试 Jetson Nano 【6】Segmentation fault (core dumped)——系统重新烧制，运行python3.6发生错误 Jetson Nano 【7】调研错误 ‘tensorrt.tensorrt.ActivationType’ has no attribute

在下载模型 自述文件正在建设中：）

使用TensorRT的NVIDIA Jetson（Nano）的人脸识别 带有架构的人脸识别和David Sandberg（ ）使用TensorRT和OpenCV重新训练的模型。 该项目基于FaceNet模型的输出层中所需的l2norm helper函数的实现。 链接到： 。 此外，该项目使用的改编版本进行人脸检测。 下面的更多信息。 硬件 NVIDIA Jetson Nano Raspberry Pi v2相机 如果要使用USB摄像头而不是Raspi摄像头，请在中将布尔值isCSICam设置为false。 依存关系 cuda 10.2 + cudnn 8.0 TensorRT 7.x OpenCV 4.1.1 TensorFlow r1.14（用于Python将模型从.pb转换为.uff） 更新 这个主分支现在使用Jetpack 4.4，因此依赖项已稍有更改，并且不再预先安装tens

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TRTorch 是PyTorch到TensorRT的模型转换器/编译器

约洛夫5 来自原始代码。 我修改了yololayer并集成了批处理的NMSPlugin。 提供了yolov5s.wts可以进行快速演示。 如何生成.wts可以参考 。 如何运行，以yolov5s为例 建立并运行 mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s // serialize model to plan file i.e. 'yolov5s.engine' sudo ./yolov5 -d ../samples // deserialize plan file and run inference, the images in samples will be processed. 检查生成的图像，如下所示。 _zidane.jpg和_bus.jpg 运行Python示例，请安装Python ten

TensorRT 6.0.1.5 for ubuntu18.04 x 86_64 + cuda10.1 + cudnn7.6