【CUDA编程部署教程】第五章：经典视觉模型部署实战

引言

理论学习的最终目的是解决实际问题。本章将理论付诸于行，通过一个极具代表性的实战项目——目标检测领域的标杆YOLOv8，将前面四章所学的知识融会贯通。我们将不再满足于单独优化模型的某个部分，而是致力于构建一个数据全程不离开GPU的端到端推理流水线。这意味着，从原始图像数据进入GPU显存的那一刻起，直到我们得到最终的检测框结果，所有的预处理、模型推理和后处理都将在GPU上高效执行。

这个项目不仅是对您TensorRT技能的综合考验，更是对您CUDA编程和系统设计能力的全面提升。随后，我们将把从这个项目中获得的宝贵经验，延伸到如何分析和优化以Vision Transformer (ViT)为代表的现代模型架构。

5.1 卷积网络部署：以YOLOv8为例

项目目标: 实现一个“零CPU瓶颈”的YOLOv8推理程序。我们将亲手编写CUDA核函数，替代传统上由CPU（例如使用OpenCV）执行的前后处理任务，并将它们与TensorRT推理无缝地串联在一个异步CUDA流中。

项目结构

yolo_v8_project/
├── CMakeLists.txt
├── get_yolo_model.py
├── images/
│   └── zidane.jpg        # (请从网上下载此经典测试图片)
├── third