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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