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CenterNet-TensorRT是CenterNet的C++实现，采用TensorRT和CUDA技术
资源介绍
这是使用TensorRT和CUDA的CenterNet的C ++实现。 感谢的正式实施 ！
依存关系：
Ubuntu 16.04
PyTorch 1.2.0（用于与Tenson RT5在Jetson Tx2中的兼容性）
CUDA 10.0 [必需]
TensorRT-7.0.0.11（用于CUDA10.0）[必需]
CUDNN（对于CUDA10.0，可能不使用）[必需]
libtorch（cpu版本的Torch c ++ lib，gpu版本可能与环境冲突）[可选]
gtest（Google C ++测试框架）[可选]
注意
TensorRT库必须与已安装的CUDA和CUDNN一致
TensorRT 5不支持动态形状
TensorRT 7.0.x不直接支持动态形状的Int8校准
TensorRT 7.1.x支持动态形状的Int8校准
TensorRT的插件：
MyUpsam