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课程目录:YOLO v5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署
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
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