前面我们在yolov5添加了小目标检测层，进行了训练，但是训练的次数也不是很多，接下来我们使用tensorrt进行四个检测头的yolov5部署。具体如何添加小目标检测层可以查看我上一篇文章。
接下来根据模型结构图使用TensorRT C++ API进行网络模型搭建。
这里主要是上采样过程。详细过程主要参考王鑫宇大佬的trtx的代码，
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原文链接：https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/122885689
前面我们介绍了旋转目标检测以及如何使用opencv去部署，整体效果不错，但是发现一点就是速度太慢了，所以我们使用TensorRT来部署旋转目标检测算法。感兴趣的同学可以看我之前的关于opencv部署的博客。 https://blog.csdn
YOLO-V3-SPP 继前两篇简单的YOLO博文 YOLO-V1 论文理解《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》YOLO-V2论文理解《YOLO9000: Bet
最近在折腾yolov5，训练了一个识别纸牌的模型，最后使用onnxruntime进行部署，感兴趣的可以上github上clone下来玩玩，模型的权重文件上传到了百度网盘，链接
本系列文章将介绍一些目标检测发展的里程碑著作。 目标检测代码解读一（FasterRCNN） 目标检测代码解读二（SSD） 目标检测代码解读三（YOLOv3SPPÿ
https://blog.csdn.net/zhangdaoliang1/article/details/122881284
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