tensorrt yolo 不安装pytorch

TensorRT YOLO是基于TensorRT的加速版本的YOLO（You Only Look Once）目标检测算法。TensorRT是NVIDIA（英伟达）开发的用于深度学习推理（inference）的高性能深度学习库，可以在GPU上加速模型的推理过程。

TensorRT YOLO并不依赖于PyTorch，因此可以在不安装PyTorch的情况下使用。使用TensorRT YOLO进行目标检测时，首先需要将YOLO模型训练为ONNX格式，并使用TensorRT进行优化。通过TensorRT的优化，可以提高模型的推理速度和性能。

在不安装PyTorch的情况下，可以按照以下步骤使用TensorRT YOLO进行目标检测：

1. 准备YOLO模型：将训练好的YOLO模型转换为ONNX格式。
2. 安装TensorRT：根据NVIDIA官方文档的指引，下载并安装适用于您的系统的TensorRT库。
3. 使用TensorRT和ONNX模型：使用TensorRT的Python API加载ONNX模型，并使用TensorRT对模型进行优化。
4. 进行目标检测：使用优化后的模型对输入图像进行目标检测。首先对输入图像进行预处理，然后使用优化后的模型进行预测，最后根据模型的输出进行后处理，得到检测结果。

尽管不安装PyTorch，但TensorRT YOLO仍然能够使用GPU加速进行高效的目标检测任务。使用TensorRT YOLO不仅可以加快推理速度，还可以在嵌入式设备和边缘计算环境中实现高效的目标检测。