模型实战（17）之C++ - tensorRT部署yolov8seg实例分割

发布时间：2023年12月22日

模型实战（17）之C++ - tensorRT部署yolov8seg实例分割

  • yolov8是2023年以来最新的集检测、分割、分类、关键点于一身的模型
  • 参考官网文档：添加链接描述
  • 本文将详细给出C++ - tensorRT部署yolov8seg模型的详细步骤
  • 实现效果的话，精度和python环境下差不多，仅推理时间在RTX30~系列显卡仅需几毫秒一帧，但是其前处理和后处理时间在图像尺寸为640时达到了一百多毫秒，有点慢了
  • 后期也将进行优化：通过cuda实现模型输入输出的前处理与后处理！！！
  • 环境：Win10 cuda11.7 tensorrt8.4.3 cudnn860 RTX3050

在这里插入图片描述

1. Python环境下调用

  • 首先，下载好yolov8模型的源码：https://github.com/ultralytics/ultralytics
  • 然后搭建好yolov8的运行环境
  • 最后执行下边预测命令：
yolo predict model=
文章来源:https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/135141382
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