YOLO v5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署，视频+资料 免费下载

课件资料

课程介绍-yolov5-tensorrt-01.pdf

实践篇-ubuntu系统yolov5-tensorrt部署-01.pdf

实践篇-win10系统yolov5-tensorrt部署-01.pdf

原理篇1-yolov5网络架构-01.pdf

原理篇2-tensorrt基础-01.pdf

原理篇3-int8量化原理-01.pdf

原理篇4-cuda编程方法-01.pdf

1-1.课程介绍.mp4

2-1.yolov5网络架构与组件.mp4

2-2.tensorrt基础.mp4

2-3.tensorrt int8量化.mp4

2-4.tensorrtx介绍.mp4

2-5.cuda编程方法.mp4

3-1.安装pytorch.mp4

3-10.tensorrt int8量化实践.mp4

3-2.安装yolov5.mp4

3-3.安装tensorrt.mp4

3-4.测试tensorrt.mp4

3-5.安装opencv.mp4

3-6.克隆tensorrtx.mp4

3-7.生成yolov5s.wts文件.mp4

3-8.编译tensorrtx下的yolov5.mp4

3-9.执行tensorrt加速后的命令.mp4

4-1.安装环境.mp4

4-2.安装yolov5.mp4

4-3.安装tensorrt.mp4

4-4.测试tensorrt.mp4

4-5.克隆tensorrtx和生成yolov5s.wts文件.mp4

4-6.修改cmakelist文件.mp4

4-7.编译tensorrtx下的yolov5.mp4

4-8.执行tensorrt加速后的命令.mp4

4-9.tensorrt int8量化加速实践.mp4

5-1.utils代码解析.mp4

5-2.gen_ wts.py代码解析.mp4

5-3.logging代码解析.mp4

5-4.calibrator代码解析.mp4

5-5.yololayer.h代码解析.mp4

5-6.yololayer.cu代码解析.mp4

5-7.common.hpp代码解析.mp4

5-8.yololayer.cpp代码解析.mp4

5-9.yolov5_ trt.py代码解析.mp4

6-1.yolov5 6.0更新.mp4