TensorRT-YOLOv8：加速目标检测与视觉任务

TensorRT-YOLOv8：加速目标检测与视觉任务

TensorRT-YOLOv8 Based on tensorrt v8.0+, deploy detect, pose, segment, tracking of YOLOv8 with C++ and python api. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-YOLOv8

项目核心功能/场景

TensorRT-YOLOv8 实现了目标检测、关键点检测、实例分割和目标跟踪，适用于各种视觉识别场景。

项目介绍

TensorRT-YOLOv8 是一个基于 TensorRT-v8 的高性能深度学习模型部署项目，主要用于加速 YOLOv8 系列模型在目标检测、关键点检测、实例分割和目标跟踪任务上的推理速度。该项目支持在嵌入式设备如 Jetson 系列上部署，同时也能在 Linux x86_64 架构的服务器上运行。

项目技术分析

TensorRT-YOLOv8 的技术核心在于利用 TensorRT 对 YOLOv8 模型进行优化，转换和部署。项目流程包括将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，然后进一步转换为 TensorRT 的 .plan（或 .engine）文件，以实现高效的推理。

项目亮点包括：

• 无需编译安装支持 CUDA 的 OpenCV，所有前后处理相关的张量操作均通过 CUDA 编程实现。
• 支持两种 API 接口：Python 和 C++，且均采用了面向对象的设计，便于整合到其他项目中。
• C++ 版本的 API 还会编译为动态链接库，方便在其他项目中调用。

项目技术应用场景

TensorRT-YOLOv8 的应用场景广泛，包括但不限于：

• 安防监控：实时目标检测与跟踪，快速响应安全事件。
• 无人驾驶：车辆和行人检测，确保行车安全。
• 工业视觉：缺陷检测、质量分类，提升生产效率。
• 机器人视觉：空间感知与交互，提升机器人智能水平。

项目特点

高性能推理速度

TensorRT-YOLOv8 在不同任务上展现了优异的推理速度。以下是基于 x86_64 Linux 服务器上的测试数据，包含了前处理、模型推理和后处理的总时间：

| 任务类型 | C++ 推理时间 | Python 推理时间 | | :------: | :----------: | :-------------: | | 目标检测 | 4 ms | 15 ms | | 关键点检测 | 5 ms | 15 ms | | 实例分割 | 8 ms | 58 ms |

灵活的部署选项

项目支持多种硬件平台，包括边缘设备如 Jetson Nano，使其在边缘计算环境中也能高效运行。

易于集成的接口

无论是 Python 还是 C++ 接口，都采用了面向对象的设计，方便开发者根据自己的项目需求进行集成。

环境配置简化

项目提供了详细的配置指南，无论是使用 Docker 还是直接在服务器或边缘设备上部署，都能快速搭建环境。

综上所述，TensorRT-YOLOv8 以其高效的推理性能、灵活的部署选项和易于集成的接口，为开发者提供了一种强大的视觉任务处理工具，适用于多种实际应用场景，值得广大开发者关注和使用。

TensorRT-YOLOv8 Based on tensorrt v8.0+, deploy detect, pose, segment, tracking of YOLOv8 with C++ and python api. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorRT-YOLOv8