CenterNet-TensorRT:这是使用TensorRT和CUDA的CenterNet的C ++实现

这是使用TensorRT和CUDA的CenterNet的C ++实现。 感谢的正式实施 ！ 依存关系： Ubuntu 16.04 PyTorch 1.2.0（用于与Tenson RT5在Jetson Tx2中的兼容性） CUDA 10.0 [必需] TensorRT-7.0.0.11（用于CUDA10.0）[必需] CUDNN（对于CUDA10.0，可能不使用）[必需] libtorch（cpu版本的Torch c ++ lib，gpu版本可能与环境冲突）[可选] gtest（Google C ++测试框架）[可选] 注意 TensorRT库必须与已安装的CUDA和CUDNN一致 TensorRT 5不支持动态形状 TensorRT 7.0.x不直接支持动态形状的Int8校准 TensorRT 7.1.x支持动态形状的Int8校准 TensorRT的插件： MyUpsam