c++ tensorrt部署yolov5

TensorRT是Nvidia推出的深度学习推理引擎，可用于高效地部署深度神经网络。而Yolov5则是一种目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。在C++中使用TensorRT部署Yolov5可以实现快速高效的目标检测。下面是部署步骤：

1. 下载Yolov5模型权重文件和网络结构文件，可以从GitHub上下载。

2. 安装TensorRT，可以从Nvidia官网上下载并安装。

3. 使用TensorRT的API将Yolov5模型加载到内存中。

4. 准备输入图像并进行预处理，将图像转换为CNN的输入格式。

5. 将预处理后的图像输入到TensorRT的推理引擎中，获得目标检测结果。

6. 对目标检测结果进行后处理，包括筛选、非最大值抑制等操作。

7. 输出目标检测结果，并可视化显示在图像上。

总之，使用TensorRT部署Yolov5可以大大提高目标检测的速度和效率，适用于需要实时处理大量图像和视频数据的应用场景。