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三行代码实现 TensorRT8.6 C++ 深度学习模型部署

OpenCV学堂 • 4 月前 • 143 次点击  

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硬件与软件版本信息

GPU3050tiWindows10 64VS2017Python3.8.5CUDA11.3 + cuDNN8.3

TensorRT8.6版本下载

https://developer.nvidia.com/tensorrt

课程简介

新课程已经发布!代码全面接口化封装,三行代码即可提供给客户端与上位机实现模型部署推理!支持YOLOv5~YOLOv8系列模型一键集成部署与量化,代码可下载直接用,课程资料包含源码,一键INT8量化脚本,模型文件压缩包,均在最后一个课时可以下载!提升深度学习C++部署与工程能力,做会部署模型的深度学习工程师!

部分案例运行截图如下:


YOLOv5与YOLOv8自定义对象检测 INT8量化推理运行结果:


视频课程最后一课时获取源码

https://ke.qq.com/course/6011334


掌握TensorRT8.6 C++如何部署图像分类,对象检测,实例分割,语义分割主流模型,自定义脚本一键INT8量化模型,使用OpenCV CUDA加速图像预处理等各种工程化部署推理技巧,实现推理部署的工程化封装支持,客户端三行代码即可调用,支持YOLOv5~YOLOv8系列模型一键集成部署与量化全部解锁上述技能与源码获取,扫码下面视频课程加入即可获取:

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