C++集成TensorRT8.2实现yolov8模型推理

在当前的深度学习应用中，目标检测是一个重要的研究领域，它能够帮助计算机理解图像中的内容，并对不同物体进行识别和定位。YOLO（You Only Look Once）模型家族是目标检测领域中的一支重要力量，因其速度快、准确度高而受到广泛关注。特别是YOLOv8，作为该系列的最新成员，其性能较以往的版本有了显著提升。 TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理（inference）加速平台，专门针对NVIDIA GPU进行了优化。TensorRT能够将训练好的深度学习模型转换成优化后的形式，以实现更快的推理速度和更高的吞吐量，这对于需要实时处理的场合尤其重要，如视频监控、自动驾驶等。 在本资源中，我们讨论的是如何在Ubuntu 20.04操作系统下，使用C++语言结合TensorRT 8.2库对YOLOv8模型进行目标检测模型的推理预测。源码的提供意味着开发者可以直接使用该代码进行项目部署和集成。 具体来说，源码结构包含了以下关键文件和目录： 1. CMakeLists.txt 这是一个配置文件，用于CMake构建系统，它指定了构建过程中的各种参数和依赖关系。在这个文件中，开发者可以指定TensorRT和CUDA的版本，以及项目中包含的源文件和库文件。它确保构建环境能够找到TensorRT库，并正确设置编译选项。 2. include 这个目录通常包含项目中所使用的头文件。它们定义了函数、类和其他数据结构的接口，是源文件实现的基础。在使用TensorRT进行模型部署时，可能需要包含TensorRT提供的API头文件，以便在C++代码中使用TensorRT的功能。 3. src 源代码目录包含了实际的C++实现文件。开发者需要在这个目录下编写代码，实现YOLOv8模型的加载、前向传播以及结果处理等关键步骤。这些代码会调用TensorRT API来完成模型的优化和推理。 4. models 这个目录通常用于存放经过转换的TensorRT模型文件（.engine文件），或者需要用于推理的原始模型文件（如.onnx或.pt）。模型转换是一个将训练好的模型转换为TensorRT引擎的过程，这一步骤可以在源码之外单独完成，也可以在源码中进行。转换得到的引擎文件包含了执行推理所需的所有信息，包括图结构、权重等。 为了使用这些源码进行模型推理，开发者需要有一个经过训练的YOLOv8模型，并使用TensorRT提供的工具进行模型转换，生成适合于推理的引擎文件。随后，将这个文件放置在models目录下，并确保C++源码能够正确加载和使用该引擎。 在Ubuntu 20.04环境下，还需要确保系统中安装了TensorRT 8.2以及其依赖的CUDA和cuDNN库。这些库可以通过NVIDIA官方网站提供的安装包或者使用apt包管理器进行安装。 安装和配置好所有必要的环境后，就可以编译源码并执行程序了。编译过程通常使用CMake进行配置，并通过make命令进行编译。编译成功后，可以通过运行生成的可执行文件来开始推理过程，处理输入图像，并输出检测结果。 需要注意的是，本资源中的源码可能仅包含推理预测的核心部分代码，而完整的项目可能还需要包括图像预处理、结果后处理等辅助代码。开发者需要根据实际的项目需求，对源码进行适当的扩展和完善。