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该项目C++实现的多目标跟踪，旨在实现多目标实时跟踪与检测，集成了YOLO与DeepSORT算法。该项目具有灵活性，可同时部署在Jetson系列产品和X86服务器上。采用了高效的TensorRT库，实现了YOLO和DeepSORT算法的目标跟踪加速。在第一阶段，目标检测前处理借助CUDA加速，以达到超过100帧每秒的实时性能。这个项目的设计旨在在不同硬件平台上实现高性能目标检测和跟踪。
最近更新: 5个月前🔥🔥🔥TensorRT-Alpha supports YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLOv4、v3、YOLOX、YOLOR...🚀🚀🚀CUDA IS ALL YOU NEED.🍎🍎🍎It also supports end2end CUDA C acceleration and multi-batch inference.
最近更新: 1年多前MobileNetV2-YOLOv3-Nano的Darknet实现：移动终端设计的目标检测网络，计算量0.5BFlops！华为P40:MNN_ARM82单次推理时间6ms 模型大小:3MB！yoloface-500k:只有500kb的实时人脸检测模型
最近更新: 4年前Mobile-LPR 是一个面向移动端的准商业级车牌识别库，以NCNN作为推理后端，使用DNN作为算法核心，支持多种车牌检测算法，支持车牌识别和车牌颜色识别。
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