YOLOv11-TensorRT 使用与配置指南

YOLOv11-TensorRT 使用与配置指南

yolov11-tensorrt C++ implementation of YOLOv11 using TensorRT API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov11-tensorrt

1. 项目目录结构及介绍

本项目是基于TensorRT的YOLOv11对象检测模型C++实现。项目目录结构如下：

yolov11-tensorrt/
├── asset/                # 存放资源文件，如图片、视频等
├── src/                  # 源代码目录
│   ├── CMakeLists.txt    # CMake构建文件
│   └── main.cpp          # 主程序文件
├── export.py             # Python脚本，用于将YOLOv11模型导出为ONNX格式
├── LICENSE               # 项目许可文件
└── README.md             # 项目说明文件

• asset/：存放项目所需的各种资源文件。
• src/：包含项目的源代码。
  • CMakeLists.txt：用于配置CMake构建系统。
  • main.cpp：程序的主要执行文件。
• export.py：用于将YOLOv11模型从Python框架转换为ONNX格式，以便后续使用TensorRT进行推理。
• LICENSE：项目遵循的AGPL-3.0许可协议。
• README.md：项目的简要说明和基本信息。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是src/main.cpp，它是程序的主入口。在这个文件中，我们主要进行TensorRT引擎的创建和管理，以及图像或视频的推理处理。

// 示例代码片段
int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化TensorRT引擎
    // 进行图像或视频的推理
    // 清理资源
    return 0;
}

在main.cpp中，你需要根据实际情况填写相应的模型路径、输入输出参数等，以完成模型的加载和推理。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过CMakeLists.txt文件来完成。在这个文件中，你定义了编译器和链接器需要使用的一系列参数，以及项目的依赖项。

以下是CMakeLists.txt文件的一个基本结构：

cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(YOLOv11-TensorRT)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
find_package(CUDA REQUIRED)

# 添加包含目录
include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS})
include_directories(/path/to/opencv/include)
include_directories(/path/to/tensorrt/include)

# 添加库目录
link_directories(/path/to/opencv/lib)
link_directories(/path/to/tensorrt/lib)

# 添加源文件
add_executable(YOLOv11-TensorRT src/main.cpp)

# 链接库
target_link_libraries(YOLOv11-TensorRT ${CUDA_LIBRARIES} opencv_core opencv_imgproc opencv_highgui nvinfer nvonnxparser nvinfer_plugin)

在CMakeLists.txt中，你需要根据你的系统环境正确设置OpenCV和TensorRT的路径，并确保所有依赖的库都能被正确链接。

通过上述介绍，你应该能够对YOLOv11-TensorRT项目有了一个基本的了解，并能够根据这些指南开始配置和使用这个项目。

yolov11-tensorrt C++ implementation of YOLOv11 using TensorRT API 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov11-tensorrt