可落地的 TensorRT INT8 量化方案：CMake 工程化实战

往期文章
RK3588+docker+YOLOv5部署：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149673049
RK3588测试NPU和RKNN函数包装https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669753
RK3588刷机：https://blog.csdn.net/FJN110/article/details/149669404
以及深度学习部署工程师1~31主要学习tensorRT、cmake、docker、C++基础、语义分割、目标检测、关键点识别、RTSP推流、3D模型部署、车牌检测于识别项目、人脸属性分析（年龄、性别、名称、是否佩戴口罩）等知识
好的进入本节课程：
最后效果：

本节课将学习：
1、RTSP推流、RTMP推流两种方式
2、docker端口映射，本地拉流
3、YOLOv5推理后，将视频推流，用VCL拉流查看
4、tensorRT加速目标识别
源码在文末

1.RTSP

1.1 简介：

RTSP（Real-Time Streaming Protocol，实时流媒体协议）是一种用于控制实时音视频流传输的网络协议，属于应用层协议（基于TCP或UDP）。以下是它的核心要点解析：

• ​功能定位​