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

CONNECT WITH THE EXPERTS NVIDIA TensorRT Workflows

Polygraphy and ONNX-GraphSurgeon

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

tensorRT安装后测试数据mnist_data，真实测试可用。

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

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