tensorrtx yolov5使用方法

TensorRTX YOLOv5 是一个基于 TensorRT 的 YOLOv5 模型加速库，可以在 NVIDIA GPU 上快速地进行目标检测任务。使用方法如下：

1. 安装 TensorRTX

首先需要安装 TensorRTX，可以从 GitHub 上下载源代码并编译安装。

2. 下载 YOLOv5 模型

从 YOLOv5 官方仓库中下载预训练模型，包括 yolov5s、yolov5m、yolov5l 和 yolov5x 四个版本。

3. 转换模型

使用 convert2trt.py 脚本将下载的 YOLOv5 模型转换为 TensorRT 格式。例如，将 yolov5s 模型转换为 TensorRT 格式：

python3 convert2trt.py --model yolov5s.pt --engine yolov5s.trt --batch 1 --fp16

其中，--model 参数指定输入的 YOLOv5 模型文件，--engine 参数指定输出的 TensorRT 引擎文件，--batch 参数指定输入数据的 batch size，--fp16 参数指定是否使用 FP16 精度。

4. 运行检测程序

使用 detect.py 脚本运行检测程序，例如：

python3 detect.py --model yolov5s.trt --input test.jpg --output result.jpg

其中，--model 参数指定输入的 TensorRT 引擎文件，--input 参数指定输入的图片文件，--output 参数指定输出的结果图片文件。

以上就是 TensorRTX YOLOv5 的使用方法。