使用TensorRT加速模型推理，但在推理过程中类别显示的是class1，class2之类的，并没有显示类别名称，比如car,bus。请问需要怎么修改才能让他识别出的是类别名称而不是序号。
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- 2022-06-02 16:48回答 3 已采纳 没必要这么麻烦，遍历一遍就行 for iNum in['甲','乙','丙','丁']: if(iNum=='丙' or iNum=='丁')+(iNum=='丁')+(iNum!='丙')
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2023-02-12 21:58回答 3 已采纳 你说的是哪个对话框，如果是解释推理结果的对话框是要你点击推理结果旁的问号才会弹出。参考 https://lookme.blog.csdn.net/article/details/88052390若有帮
- 2023-02-08 11:19我有一只可爱的草莓熊的博客 TensorRT，onnx，onnxruntime
- 2021-07-19 10:12回答 1 已采纳 找些综述看看
- 2021-10-24 09:21回答 1 已采纳 (f(n-2)+f(n-1))*2+1
- 2021-06-22 15:05回答 1 已采纳 lst = ['a', 'b', 'c', 'd'] for criminal in lst: if [criminal in ['b','c','d'], criminal == 'c',
- 2022-11-04 12:39工控90的博客 延续上一篇，基于yolov5利用C++进行检测分类测试。C++环境下tensorrt加速推理部署测试。
- 2023-04-03 09:15回答 1 已采纳 根据化简律的结尾与附加率的开头一致，就可以发现其实它第二个实例其实是成立的，也就是两个都可以
- 2022-07-17 00:38回答 1 已采纳 ocr的模型通常已经在足够数据量的数据集上训练过，各类模型大致关系为： 普通训练模型：大多数情况指没有经过太多训练的模型，适合在你自己有大量数据的情况下进行训练预训练模型：由官方已经训练过的模型，但可
- 2022-10-26 16:52回答 1 已采纳 b=0||1是个什么操作，你先理解了语法再来写代码，不要胡搞乱搞，不要全凭想象0||1是0或者1，它的返回值恒等于1，你这里相当于写b=1题目给你什么条件你就用什么条件，不要脑补不存在的条件来写乱七八
- 2023-07-10 10:12在AI领域，TensorRT是一个非常重要的高性能深度学习推理框架，由NVIDIA开发，主要用于优化和加速深度学习模型的运行。C++是TensorRT常见的编程语言之一，用于在服务器、嵌入式设备或实时系统中部署训练好的模型。...
- 2022-10-05 17:48回答 1 已采纳 权重文件有问题参考下边链接帖子里的办法AttributeError: 'Detect' object has no attribute 'grid_cell_size' · Issue #530 ·
- 2022-08-18 16:19CV_er的博客 TensorRT部署（图像分类）之engine生成
- 2022-12-08 16:09元气少女缘结神的博客 #我的需求：x86上Nvidia显卡训练好的模型用在AI推理卡上，host端运行C++主程序device端的AI推理卡提供NN算力，进行推理##
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