Yolov11 TensorRT部署分割模型

### YOLOv11 TensorRT 部署 分割模型教程 使用TensorRT部署YOLOv11的分割模型涉及多个步骤，主要包括模型转换、优化以及最终的推理过程。以下是详细的说明： #### 1. 安装TensorRT 为了能够利用TensorRT的功能来加速模型推断速度，首先需要安装TensorRT库[^1]。确保所使用的版本兼容目标硬件平台。 #### 2. 转换模型至ONNX格式 在实际应用之前，通常会先将原始框架中的模型文件（如`.pt`）导出为中间表示形式—ONNX (Open Neural Network Exchange)[^2]。对于YOLO系列模型来说也不例外；因此第一步就是把预训练完成后的PyTorch权重保存成对应的.onnx文件。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load def convert_to_onnx(weights_path, output_name='model'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # 加载pytorch模型 model.eval() input_size = (3, 640, 640) # 输入尺寸调整为你自己的需求 dummy_input = torch.randn(1, *input_size).to(device) dynamic_axes = {'images': {0: 'batch', 2: 'height', 3: 'width'}} torch.onnx.export( model, dummy_input, f"{output_name}.onnx", opset_version=12, do_constant_folding=True, verbose=False, input_names=['images'], output_names=['outputs'], dynamic_axes=dynamic_axes ) ``` 此脚本展示了如何从.pth格式转到.onnx格式的过程。 #### 3. 构建Engine File 一旦获得了ONNX文件之后，则可以进一步将其编译成为专用于特定GPU架构上的执行引擎(engine file)，从而实现更高效的运行性能提升效果显著[^3]。 ```cpp #include "NvInfer.h" // ...其他必要的头文件... int main(int argc, char **argv){ // 创建builder对象并设置参数... IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger); INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U); OnnxParser parser(network,&gLogger); bool success = parser.parseFromFile(onnxFilePath.c_str(), static_cast<int>(ILogger::Severity::kINFO)); assert(success && "Failed to parse ONNX file"); IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig(); config->setMaxWorkspaceSize(1 << 30); // 设置最大工作空间大小 ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network,*config); serializeAndSaveEngine(engine,"yolov11.engine"); } ``` 上述C++代码片段演示了怎样基于先前得到的那个.ONNX文档创建TRT Engine实例的方法之一。 #### 4. 推理阶段 最后一步就是在应用程序里加载这个序列化的engine来进行预测操作啦！ --- ###