cqu20160901/yolov11_tensorRT_postprocess_cuda cqu20160901/yolov11_tensorRT_postprocess_cuda

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    C++
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cqu20160901/yolov11_tensorRT_postprocess_cuda
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cqu20160901

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yolov11 的tensorRT C++ 部署，后处理使用cuda进行耗时操作。

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yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8n 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、RKNN、Horzion）
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yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
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yolov7 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、tensorRT、RKNN、Horzion）。
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yolov8pose_rknn_Cplusplus

yolov8pose 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
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yolov8n_onnx_tensorRT_rknn_horizon_dfl

yolov8n 目标检测部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网部署最简单、速度最快的部署方式。
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yolov5p6_caffe_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov5_nano_p6 部署版本，后处理用python语言和C形式进行改写，便于移植不同平台caffe、onnx、tensorRT、rknn、horizon。
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yolov8seg_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov8seg 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）。
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yolov8n_rknn_Cplusplus_dfl

yolov8 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588，全网最简单、运行最快的部署方式。
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yolov8 旋转目标检测部署，瑞芯微RKNN芯片部署、地平线Horizon芯片部署、TensorRT部署
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UNetMultiLane_onnx_tensorRT_rknn_horizon

UNetMultiLane 多车道线和车道线类型识别部署版本，测试不同平台部署（onnx、tensorRT、RKNN、Horzion），可识别所在的车道和车道线的类型。
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yolov8seg_rknn_Cplusplus

yolov8seg 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588。
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yolop_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolop 部署版本，后处理用python语言以C++方式形式进行改写，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn）。
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Ultra-Fast-Lane-Detection_caffe_onnx_horizon_rknn

Ultra-Fast-Lane-Detection 部署版本，后处理用进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、RKNN、Horzion）。
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yolov9_onnx_tensorRT_rknn_horizon

yolov9 部署，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网首个通用部署示例。
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yolov8_tensorRT_Cplusplus

yolov8 tensorRT 的 C++部署。
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yolov9_rknn_Cplusplus

yolov9 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
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DETR tensor去除推理过程无用辅助头+fp16部署再次加速+解决转tensorrt 输出全为0问题的新方法。
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FastSAM 部署版本，便于移植不同平，部署简单、运行速度快。
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yolov8obb 旋转目标检测部署rknn的C++代码
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yolov6n 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、rknn）
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yolov8seg 瑞芯微 rknn 板端 C++部署，使用平台 rk3588，部署难度小，运行速度快。
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yolov8seg_onn_rknn_horizon_tensorRT_dfl

yolov8seg 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网部署最简单、速度最快的部署方式。
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yoloworld-onnx-tensorRT-rknn-horizon

yoloworld 的onnx、tensorRT、rknn、horizon 部署，通用各种平台和芯片。
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DETR tensorRT C++部署。
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MiDaS_DepthEstimation_rknn_Cplusplus

MiDaS（Multiple Depth Estimation Accuracy with Single Network）单目深度估计，部署 rk3588。
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DETR_onnx_tensorRT

DETR tensorRT 部署。
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UNetMultiLane 多车道线、车道线类型识别，自我学习使用，没有经过大量测试，不免有问题，不喜不扰。
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UNetMultiLane 多车道线和车道线类型识别rknn部署C++代码
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yolov6n_caffe_onnx_tensorRT

yolov6n 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、tensorRT）。
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CenterNet3D 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）。
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ssd_caffe_onnx_tensorRT

用python语言以C++的风格重写SSD的后处理，caffe、onnx、tensorRT三个版本
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yolox_caffe_onnx_tensorRT

yolox 部署版本，后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、tensorRT）。
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cqu20160901

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plateRegress_caffe_onnx_tensorRT

车牌回归，caffe、onnx、tensorRT版本，不涉及训练过程，只涉及前向推理和移植
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yolov8pose 部署版本，将DFL放在后处理中，部署rk3588.
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yolov8pose 部署版本，将DFL放在后处理中，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon），全网部署最简单、速度最快的部署方式。
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centernet 瑞芯微 rknn 板端 C++部署。
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FastSAM 部署rknn C++ 代码
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yolov9 tensorRT C++部署。
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FCOS_onnx

FCOS_onnx用python语言和C语言的风格进行进行了重写，便于不同平台进行移植。
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DeepLabV3_pytorch_onnx_tensorRT

路面分割，pytorch、onnx、tensorRT版本，不涉及训练过程，只涉及前向推理移植
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RFB_Face_caffe_onnx_tensorRT

RFB320_Face_Detector 部署版本（不涉及训练），后处理用python语言和C++语言形式进行改写，便于移植不同平台（caffe、onnx、tensorRT）。
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CenterNet_onnx_rknn_horizon_tensorRT

CenterNet 部署版本，便于移植不同平台（onnx、tensorRT、rknn、Horizon）。本来想做基于CenterNet的单目3D目标检测，但觉得要先把centenet后处理手撸一遍，说干就干。
Python
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LPRNet_rknn_Cplusplus

车牌识别 LPRNet : License Plate Recognition via Deep Neural Networks 部署rk3588，C++实现。
C
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RT-DETRv2_TensorRT_Cplusplus

RT-DETRv2 tensorrt C++ 部署
C++
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