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

1. 环境配置:

   • 安装NVIDIA TensorRT SDK。
   • 配置CUDA和cuDNN环境。

2. 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。

3. 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。