因此在本文的前一小部分还会讲述如何在Linux进行cuda、cudnn、TensorRT的安装，来让大家在环境配置时少走一些弯路。

本文主要介绍 One-YOLOv5 使用的数据集格式以及如何制作一个可以获得更好训练效果的数据集。本节教程的数据集标准部分翻译了 Ultralytics/YOLOv5 wiki 中对数据集相关的描述。

TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c实现模型end2end的gpu加速。本文介绍了Windows10下YOLOv8 TensorRT CUDA加速部署。

将yolov5模型部署在c++上并使用gpu加速，达到实时检测的效果。使用的推理框架是onnxruntime，使用的推理加速是cuda。

0. 引言 我之前写的文章《基于YOLOv8分割模型实现垃圾识别》介绍了如何使用YOLOv8分割模型来实现垃圾识别，主要是介绍如何用自定义的数据集来训练YOLOv8分割模型。那么训练好的模型该如何部署