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YOLO26 通过End-to-End（端到端）双头检测机制实现了去除 NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）。训练时使用"一对多"（one2many）+"一对一"（one2one）双标签分配策略，推理时仅使用"一对一"头部，天然不产生冗余框，从而无需 NMS 后处理。特性传统 NMSEnd-to-End（去 NMS）后处理需要 NMS 算子仅 TopK 排序延迟N

为了让 DeepStream 能够正确解析 YOLO 模型的输出，我们需要编译提供的自定义 C++ 解析库 (零拷贝理念的妥协与桥接：虽然从相机到 CPU 内存发生了一次拷贝，但通过appsrc和，数据被迅速转移到了 GPU 显存 (NVMM) 中，后续的推理、画框、编码全部在 GPU 内完成，不再回传 CPU。精准的延迟控制：通过appsrc的block属性，完美解决了工业相机高帧率与边缘设备算

NPP (NVIDIA Performance Primitives) 是 NVIDIA 提供的 GPU 加速图像处理库，类似 Intel IPP 的 GPU 版本。它提供了大量预编译的 CUDA kernel，覆盖 resize、颜色转换、算术运算等操作。CUDA Toolkit 自带，无需额外依赖所有操作都支持 CUDA Stream 异步执行底层直接操作cudaMalloc分配的原始 GPU