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YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署0 i5 Q9 a6 G- E* c
├──1-1.课程介绍.mp4 13.85M
4 i. C8 B4 s% U' ^! `! _├──2-1.YOLOv5网络架构与组件.mp4 35.09M
8 ]2 d4 r0 l! q4 C├──2-2.TensorRT基础.mp4 26.20M( G" i0 \2 r% x6 v( J1 a
├──2-3.TensorRT INT8量化.mp4 32.98M
) x/ ?0 t/ r' B" I8 P/ \├──2-4.tensorrtx介绍.mp4 17.75M- m5 t! ^4 n- V( S
├──2-5.CUDA编程方法.mp4 51.95M
4 y6 U5 [8 Q1 }8 j* Z, e+ Y K├──3-1.安装PyTorch.mp4 16.30M
% P' s4 L* M* c% ~/ T├──3-10.TensorRT INT8量化实践.mp4 15.33M
' h$ {! q$ V7 D b; E├──3-2.安装yolov5.mp4 13.85M
/ b$ z8 w2 q# M2 Q0 O. }├──3-3.安装TensorRT.mp4 10.75M/ G4 d2 _: a' }4 y( B [
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├──3-6.克隆tensorrtx.mp4 6.58M" n2 w4 X9 l2 Z* U2 p" N) H/ T. D
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├──3-8.编译tensorrtx下的yolov5.mp4 9.22M- g# o" G$ r0 k& I5 D* N( }
├──3-9.执行TensorRT加速后的命令.mp4 19.48M3 \. A ]! [' k8 \* J- D
├──4-1.安装环境.mp4 35.61M' F) j' k% T- Q$ Y( j4 ?
├──4-2.安装yolov5.mp4 22.37M8 ~% X6 v3 u* @' g/ N9 K/ y
├──4-3.安装TensorRT.mp4 10.27M
6 H8 Y1 I& {+ i9 [2 I' [& Y5 {( r; {# E├──4-4.测试TensorRT.mp4 19.55M* K% C5 l. A. Q L( Y
├──4-5.克隆tensorrtx和生成yolov5s.wts文件.mp4 8.39M
% {; S( I }, y* K" G/ P, o4 \├──4-6.修改cmakelist文件.mp4 8.18M
2 Y! y" h, U/ B l' e' I) W4 r├──4-7.编译tensorrtx下的yolov5.mp4 20.44M; v+ {+ N: c7 r8 y
├──4-8.执行TensorRT加速后的命令.mp4 9.06M) D" C q3 [, ]5 p
├──4-9.TensorRT INT8量化加速实践.mp4 7.73M2 D, F1 s/ j6 J; L
├──5-1.utils代码解析.mp4 11.87M4 x! y3 T. C9 j! H$ M" L- m" g
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7 u2 r7 f' I( e) u, T) ~5 b, F├──5-9.yolov5_ trt.py代码解析.mp4 33.97M
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发表于 2024-2-15 13:24:01
