PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv5进行加速和部署。   

本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，分别在Ubuntu和windows10系统上做TensorRT加速和部署演示。

课程内容包括：原理篇（YOLOv5网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、tensorrtx介绍、CUDA编程方法）、实践篇（Ubuntu和Windows10系统上的TensorRT部署演示）、代码解析篇（YOLOv5的TensorRT加速的代码解析） 。本课程提供注释后的YOLOv5的TensorRT加速代码。 

除本课程《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》外，本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请关注该系列的其它视频课程，包括：

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》

Ubuntu系统：https://edu.csdn.net/course/detail/30793

Windows系统：https://edu.csdn.net/course/detail/30923

《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31140