Trung Quốc
cong/yolov5_deepsort_tensorrt
This repo uses YOLOv5 and DeepSORT to implement object tracking algorithm. Also using TensorRTX to transform model to engine, and deploying all code on the NVIDIA Xavier with TensorRT further.
🚀 Kết hợp YOLOv5 + DeepSORT với TensorRT cho truy vết đối tượng thời gian thực
Dự án mang thuật toán truy vết đối tượng lên tới tốc độ cao nhờ TensorRT, chạy trên cả NVIDIA Xavier và máy tính X86.
Dự án yolov5_deepsort_tensorrt của cong kết hợp YOLOv5 để phát hiện và DeepSORT để truy vết đối tượng, đồng thời dùng TensorRTX chuyển đổi mô hình sang định dạng .engine để tận dụng hiệu nén và tốc độ cao từ TensorRT. Toàn bộ pipeline hỗ trợ chạy trên NVIDIA Jetson Xavier NX và kiến trúc X86 (ví dụ: GTX 2080Ti).
✨ Điểm nổi bật
- Phát hiện + Truy vết: Kết hợp YOLOv5 (phát hiện) và DeepSORT (truy vết ID đối tượng).
- Tối ưu TensorRT: Dùng TensorRTX chuyển đổi mô hình PyTorch sang engine để tăng tốc inference.
- Hỗ trợ đa nền tảng: Chạy trên cả máy tính X86 (Ubuntu 20.04/18.04 + CUDA 10.0) và thiết bị nhúng NVIDIA (Jetson Xavier NX).
- Tốc độ cao: Lên tới 82 FPS với YOLOv5 + DeepSORT trên GTX 2080Ti khi dùng TensorRT.
- Quy trình chuyển đổi chi tiết: Cung cấp hướng dẫn chuyển đổi từ
.pt→.wts/.onnx→.engine. - Tùy biến mô hình: Hỗ trợ cài đặt lại
CLASS_NUMvà các tham số mô hình tùy theo dataset.
💡 Vì sao đáng chú ý
Không chỉ là sự kết hợp của hai mô hình mạnh, dự án này tập trung vào tối ưu triển khai thực tế bằng TensorRT, giúp giảm đáng kể thời gian inference và mức tiêu thụ bộ nhớ so với chạy trực tiếp trên PyTorch. Điều này rất quan trọng khi triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như Jetson Xavier NX.
#YOLOv5 #DeepSORT #TensorRT #AI #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
《Pytorch实用教程》（第二版）无论是零基础入门，还是CV、NLP、LLM项目应用，或是进阶工程化部署落地，在这里都有。相信在本书的帮助下，读者将能够轻松掌握 PyTorch 的使用，成为一名优秀的深度学习工程师。
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs