TensorRT
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案例介绍
项目职责：将 Yolov5 模型训练的权重文件转换为 TensorRT 格式，使用 TensorRT API 进行多线程推理，使用 DeepSort 对检测结果进行编号，并进行过线检测。
项目成果：将 Yolov5 模型部署到 Jetson Nano 上，对视频中的车辆进行过线检测。
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项目职责：将 Yolov5 模型训练的权重文件转换为 TensorRT 格式，使用 TensorRT API 进行多线程推理，使用 DeepSort 对检测结果进行编号，并进行过线检测。
项目成果：将 Yolov5 模型部署到 Jetson Nano 上，对视频中的车辆进行过线检测。
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