laugh12321/TensorRT-YOLO

O que é?

Recursos principais

• 01Oferece suporte a tarefas de detecção, segmentação, classificação, pose e OBB para modelos da família YOLO.
• 02Disponibiliza APIs de inferência em C++ e Python que usam o mesmo pipeline.
• 03Usa plugins do TensorRT no pós-processamento e kernels CUDA, além de CUDA Graphs, para acelerar a execução.
• 04Oferece uma CLI que detecta automaticamente a estrutura do modelo.
• 05O módulo em C++ consiste em um único header, sem dependências de terceiros.

Casos de uso

• Implantar detecção de objetos YOLO em tempo real em GPUs NVIDIA ou dispositivos Jetson.
• Executar serviços de segmentação de instâncias ou estimativa de pose com engines TensorRT.
• Disponibilizar vários modelos YOLO em aplicações C++ com inferência em múltiplos contextos.
• Criar pipelines de análise de vídeo em hardware NVIDIA.

Início rápido

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   Clone o repositório TensorRT-YOLO

   git clone https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO
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   Instale pybind11 para os bindings de Python

   pip install "pybind11[global]"
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   Configure o build com CMake, definindo TRT_PATH como o diretório do TensorRT

   cmake -S . -B build -D TRT_PATH=/your/tensorrt/dir -D BUILD_PYTHON=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/your/tensorrt-yolo/install/dir
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   Compile e instale a biblioteca

   cmake --build build -j$(nproc) --config Release --target install

Antes de usar

• !É necessária uma GPU NVIDIA com CUDA e TensorRT instalados (recomenda-se TensorRT 8.6.1 ou mais recente).
• !Licenciado sob GPL-3.0, uma licença copyleft que exige que obras derivadas sejam disponibilizadas como código aberto sob os mesmos termos.
• !A interface de inferência da edição comunitária está congelada e não receberá uma nova arquitetura de runtime; o README descreve uma edição profissional de código fechado com recursos avançados.

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Perguntas frequentes

O que é TensorRT-YOLO?

Toolkit em C++/Python para implantar modelos da família YOLO em GPUs NVIDIA com TensorRT, abrangendo detecção, segmentação, classificação, pose e OBB. TensorRT-YOLO é um toolkit de implantação para executar modelos da família YOLO em hardware NVIDIA com TensorRT. Ele oferece interfaces de inferência em C++ e Python para detecção de objetos, segmentação de instâncias, classificação de imagens, estimativa de pose e detecção de objetos rotacionados, além de incluir um exemplo de análise de vídeo.

TensorRT-YOLO é gratuito? Qual é a licença?

TensorRT-YOLO é open source sob a licença GPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

TensorRT-YOLO ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de TensorRT-YOLO foi em 10 de set. de 2026.

Para que posso usar TensorRT-YOLO?

Implantar detecção de objetos YOLO em tempo real em GPUs NVIDIA ou dispositivos Jetson. Executar serviços de segmentação de instâncias ou estimativa de pose com engines TensorRT. Disponibilizar vários modelos YOLO em aplicações C++ com inferência em múltiplos contextos. Criar pipelines de análise de vídeo em hardware NVIDIA.

Como instalar TensorRT-YOLO?

Clone o repositório TensorRT-YOLO: git clone https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO Instale pybind11 para os bindings de Python: pip install "pybind11[global]" Configure o build com CMake, definindo TRT_PATH como o diretório do TensorRT: cmake -S . -B build -D TRT_PATH=/your/tensorrt/dir -D BUILD_PYTHON=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/your/tensorrt-yolo/install/dir Compile e instale a biblioteca: cmake --build build -j$(nproc) --config Release --target install

Onde consigo TensorRT-YOLO?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/laugh12321/TensorRT-YOLO