算法部署 | 使用TensorRT+DeepSort+YOLOv5在NVIDIA-Jetson平台上部署目标跟踪算法

本文主要是介绍算法部署 | 使用TensorRT+DeepSort+YOLOv5在NVIDIA-Jetson平台上部署目标跟踪算法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • 项目应用场景
    • 面向英伟达 Jetson 边缘计算平台部署目标跟踪算法场景,使用深度学习算法 YOLOv5 + DeepSort 来实现,并使用 TensorRT 进行算法加速,项目支持 NVIDIA Jetson Xavier、NVIDIA Jetson Xavier NX、X86 平台的算法部署。
  • 项目效果

  • 项目细节 ==> 具体参见项目 README.md
    • (1) 模型转换,参考 README 将 YOLOv5 Pytorch 模型转换为 TensorRT Engine 模型
    • (2) 安装依赖
pip install -r requirements.txt
    • (3) 执行算法
python demo_trt.py
  • 项目获取
    • https://download.csdn.net/download/weixin_42405819/89091135

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