使用TensorRT C++部署YOLOv10实现GPU加速 - C++源码与模型
项目描述
NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。
本项目将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。经过测试，推理可以实现2ms以内，全流程包含前后处理仅有15ms左右。此处提供了项目源码以及模型文件。
项目内容
- 源码: 包含使用TensorRT C++ API部署YOLOv10的完整代码。
- 模型文件: 包含经过优化的YOLOv10模型文件，可直接用于推理。
使用方法
- 环境配置:
- 安装NVIDIA TensorRT SDK。
- 配置CUDA和cuDNN环境。
- 编译与运行:
- 克隆本仓库到本地。
- 使用CMake或直接编译源码。
- 运行生成的可执行文件，加载模型文件进行推理。
- 性能测试:
- 使用提供的测试数据集进行性能测试。
- 观察推理时间和全流程时间，验证加速效果。
注意事项
- 确保GPU驱动和CUDA版本与TensorRT兼容。
- 模型文件需与代码中的路径一致，或根据实际情况修改路径。
贡献
欢迎提交Issue和Pull Request，共同完善本项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。