部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。
首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIA GPU上的运行速度。
接下来，你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT模型。这一步涉及使用TensorRT的API来解析原始的YOLOv9模型，并将其转换为TensorRT可以识别的格式。转换过程中，TensorRT会进行一系列的优化，包括层融合、精度校准等，以提高推理速度。
在模型转换完成后，你可以开始编写C++代码来加载并运行TensorRT模型。你需要使用TensorRT提供的C++ API来加载模型，并创建执行上下文。然后，你可以将输入数据（例如，来自摄像头的实时视频流或图像文件）传递给模型进行推理。
在模型推理过程中，TensorRT会执行一系列的计算操作，最终输出目标检测的结果。这些结果通常包括目标物体的类别、置信度以及边界框的坐标。你可以将这些结果显示在原始图像上，或者使用其他方式进行处理，如发送到另一个系统进行后续分析。
总之，使用C++部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个复杂但高效的过程。通过TensorRT的优化和加速，你可以在NVIDIA GPU上实现快速、准确的目标检测。这对于实时监控系统、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
安装步骤
- 下载pyolov9and downloadyolov9-c.pt模型.
- 转到onnx模型:
- 首先需要修改
utils/general.py在yolov9官方地址教程. - 导出模型
python export.py --weights yolov9-c.pt --include onnx
- 转换到tensorrt模型:
trtexec.exe --onnx=yolov9-c.onnx --explicitBatch --saveEngine=yolov9-c.engine --fp16
- 在CMakeLists.txt设置
opencv和tensorrt路径:
# Find and include OpenCV
set(OpenCV_DIR "your path to OpenCV")
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
# Set TensorRT path if not set in environment variables
set(TENSORRT_DIR "your path to TensorRT")
- 编译:
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
7.使用:
预测图片
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine test.jpg
预测文件夹
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine data
预测视频
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine test.mp4 # the video path
测试环境
- Tenso服务器托管网rRT 8.4.2.4
- CUDA 11.7+cudnn8.8.0
- Windows 10
【演示视频】
使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测_哔哩哔哩_bilibili测试环境TensorRT 8.4.2.4CUDA 11.7+cudnn8.8.0Windows 10, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：又一篇王炸论文登场！目标检测之YOLO V9来了！，yolov9+bytetrack+pyqt5实现目标追踪结果演示，YOLOv9华强买瓜，Yolov9教程来了！赶快学习吧！，将yolov9封装成类几句代码实现目标检测任务，YOLOv8检测界面-PyQt5实现，【yolov8-03】五分钟学会yolov8做目标检测，C#环境下部署YOLOv8模型，目标检测，超级简单，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，使用C#部署openvino-yolov5s模型
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【部署代码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88874459
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