【源码】基于TensorRT的YOLOv5目标检测优化项目

项目简介

本项目是基于YOLOv5模型的深度学习目标检测项目，借助NVIDIA的TensorRT工具对模型推理进行优化。把YOLOv5模型转换为TensorRT格式后，可在边缘设备上实现高效推理，适用于图像和视频的实时目标检测任务，为开发者提供了快速上手的高效目标检测解决方案，尤其适合高性能推理场景。

项目的主要特性和功能

1. 支持YOLOv5模型的训练和推理，可处理多种目标检测任务。
2. 通过TensorRT对YOLOv5模型优化，支持FP16推理模式，显著提升推理速度。
3. 支持从模型导出到推理的完整流程，简化部署过程。
4. 集成非极大值抑制（NMS）后处理功能，保证检测结果准确。
5. 提供命令行参数配置，支持自定义输入图像、模型路径和类别名称等。
6. 支持TensorRT 7和TensorRT 8，开发者可按需选择版本。

安装使用步骤

步骤一：环境配置

1. 确保系统已安装CUDA和TensorRT，并正确配置环境变量。
2. 安装CMake和GCC编译器（或其他C++编译器）。

步骤二：模型导出

使用提供的Python脚本将YOLOv5模型导出为TensorRT格式： bash python tools/converter.py -f configs/damoyolo_tinynasL25_S.py -c damoyolo_tinynasL25_S.pth --batch_size 1 --img_size 640 --trt --end2end --half 注意：若需使用TensorRT 8的EfficientNMS，导出时要指定TensorRT版本。

步骤三：项目构建

1. 创建构建目录并执行CMake命令： bash mkdir build cmake -DCMAKE_CUDA_COMPILER=/usr/local/cuda-11.1/bin/nvcc .. make -j8 确保在CMakeLists.txt中正确填写CUDA和TensorRT的路径。

步骤四：运行推理

1. 构建成功后，在build目录下会生成可执行文件yolort_trt。
2. 使用以下命令运行目标检测： bash ./yolort_trt --image ../samples/0126.jpg --model_path ../damoyolo_tinynasL25_S_end2end_fp16_bs1.trt --class_names ../coco.names 其中，--image指定输入图像路径，--model_path指定TensorRT模型路径，--class_names指定类别名称文件。

步骤五：参数调整

1. 根据需要调整检测阈值、输入图像大小等参数，以获得最佳检测效果。
2. 若使用TensorRT 8的EfficientNMS，要在代码中正确设置box_coding参数。

注意事项

1. 使用TensorRT 8时，导出模型需指定版本，并在代码中正确配置相关参数。
2. 项目中的预处理和后处理部分可能需根据具体需求调整。
3. 确保所有依赖库（如CUDA、TensorRT、OpenCV等）已正确安装并配置环境变量。

下载地址

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