tensorrtx yolov5 摄像头

基于引用和的内容，tensorrtx可以用来部署yolov5模型，并且可以实现摄像头推理。tensorrtx是一个用于将深度学习模型部署到TensorRT的工具库，而yolov5是一种目标检测算法。使用tensorrtx可以加速yolov5模型的推理速度，因为它是英伟达为自家GPU出的推理引擎，具有较高的性能。在使用tensorrtx进行部署时，需要注意yolov5的版本兼容性。根据引用的描述，目前tensorrtx的稳定版还没有支持yolov5-6.0版本，但可以试用master版本来部署yolov5-6.0版本。而根据引用的描述，每个yolov5版本的网络结构都有区别，权重也有版本之分，因此需要注意选择适配的tensorrtx版本和yolov5权重。通过修改tensorrtx源码，可以实现使用摄像头进行推理。这样可以将摄像头的视频流输入到yolov5模型中，实时进行目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [windows上配置TensorRT yolov5 -6.0部署 tensorrtx视频流推理](https://blog.csdn.net/weixin_46596757/article/details/123904712)[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: 100%"]
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