yolov8obb的tensorrt

### 将YOLOv8模型转换为TensorRT支持的推理格式 #### 1. 安装必要的依赖库 为了实现YOLOv8到TensorRT的支持，首先需要安装Python版TensorRT以及相关的工具包。可以通过以下命令完成安装： ```bash pip install tensorrt pip install onnx pip install onnx-simplifier ``` 这些工具分别用于加载和优化ONNX模型文件[^1]。 #### 2. 导出YOLOv8模型至ONNX格式 在将YOLOv8部署到TensorRT之前，需先将其导出为中间表示形式——ONNX模型。可以利用`export.py`脚本完成此操作。以下是具体代码示例： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重 success = model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12) ``` 上述代码会生成一个名为`yolov8n.onnx`的文件，并对其进行简化处理以提高性能[^2]。 #### 3. 使用TensorRT构建引擎 一旦获得了ONNX模型，就可以通过TensorRT SDK创建对应的推理引擎。下面是一个简单的C++程序片段展示如何编译并加载该模型： ```cpp #include "NvInfer.h" #include <fstream> #include <iostream> int main() { nvinfer1::IBuilder* builder = nvinfer1::createInferBuilder(gLogger); nvinfer1::INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U); // 解析 ONNX 文件 std::ifstream file("yolov8n.onnx", std::ios::binary); if (!file.good()) { std::cerr << "Failed to read the .onnx file." << std::endl; return -1; } char *trtModelStream{nullptr}; size_t size{0}; // 构建 TensorRT 引擎... } ``` 注意：实际应用中还需要配置输入尺寸、数据类型以及其他参数来满足特定需求。 #### 4. 执行推理过程 最后一步是在目标设备上运行已建立好的TensorRT引擎来进行实时预测。这通常涉及读取图像帧作为输入张量传入网络，并解析输出结果得到检测框坐标及其类别概率值。 ---