tensorrt加速yolov5 具体流程

TensorRT可以用来加速Yolo系列的目标检测算法，下面是大致的流程：

1. 下载并安装TensorRT

2. 下载Yolov5的模型文件（.pt或.onnx格式）

3. 将模型文件转换为TensorRT可用的格式(.trt)

- 使用torch2trt工具将.pt文件转换为.trt文件
- 使用onnx2trt工具将.onnx文件转换为.trt文件

4. 在C++代码中加载.trt文件并运行推理

- 创建TensorRT引擎
- 创建输入和输出Tensor
- 将输入数据传递给引擎
- 运行推理
- 获取输出结果

5. 可以使用OpenCV等库将输出结果可视化

具体实现过程可以参考以下链接：

- https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5

- https://github.com/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB/tree/master/TensorRTx