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Docker+TensorRT:YOLO人体检测部署与推理教程
2026/10/24 22:38:36 网站建设 项目流程

往期文章
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以及深度学习部署工程师1~31主要学习tensorRT、cmake、docker、C++基础、语义分割、目标检测、关键点识别、RTSP推流、3D模型部署、车牌检测于识别项目、人脸属性分析(年龄、性别、名称、是否佩戴口罩)等知识
好的进入本节课程:
你需要查看自己的根目录还有没有30GB空间
用df -h查看目前的空间情况
首先需要获得一个pt权重文件,我们才能部署,如果你不想要重新训练,你可以直接用我的pt文件进行TensorRT部署,跳过yolo安装、训练这些过程
代码在文章底部。
int8量化+TensoRT:200FPS
TensoRT:166FPS
CUDA:147FPS
CPU:93FPS
都是在batch为1的情况下运行,如果batch拉满可能差距会更大!!!
最后效果:
int8量化+TensorRT

TensoRT:

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