YOLOv5分割tensorrt

可以使用YOLOv5分割的TensorRT版本来进行目标识别和分割任务。以下是一个实现的步骤：

1. 首先，克隆YOLOv5官方代码的最新版本，并下载对应的.pt模型文件。可以使用如下命令进行克隆：

   git clone git@github.com:ultralytics/yolov5.git#官方代码

然后，下载对应的.pt模型文件，例如yolov5s-seg.pt。

2. 接下来，克隆YOLOv5分割TensorRT推理代码，并进入目录：

   git clone git@github.com:fish-kong/Yolov5-instance-seg-tensorrt.git#我的tensort推理c  代码

3. 确保你已经安装了以下依赖项：
- CUDA 10.2
- cuDNN 8.2.4
- TensorRT 8.0.1.6
- OpenCV 4.5.4

4. 进入克隆的YOLOv5分割TensorRT推理代码目录，可以看到以下文件和文件夹：

   ├── CMakeLists.txt
   ├── images
   │   ├── bus.jpg
   │   └── zidane.jpg
   ├── logging.h
   ├── main1_onnx2trt.cpp
   ├── main2_trt_infer.cpp
   ├── models
   │   ├── yolov5s-seg.engine
   │   └── yolov5s-seg.onnx
   ├── output.jpg
   ├── README.md
   └── utils.h

5. 运行命令将ONNX模型转换为TensorRT引擎模型（.engine）：

   ./main1_onnx2trt

6. 完成转换后，可以使用TensorRT引擎模型进行推理。运行以下命令进行推理：

   ./main2_trt_infer

通过以上步骤，你就可以使用YOLOv5分割的TensorRT版本进行目标识别和分割任务了。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5 c++ tensorrt推理](https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/123519240)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov5实例分割Tensorrt部署实战](https://blog.csdn.net/qq_41043389/article/details/127754384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]