YOLOv11-TensorRT项目使用与启动教程

YOLOv11-TensorRT项目使用与启动教程

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

1. 项目介绍

本项目是基于YOLOv11对象检测模型，采用TensorRT API进行优化的C++实现。YOLOv11是一种先进的实时对象检测算法，而TensorRT是NVIDIA提供的一个C++库，用于高性能深度学习推理。本项目将两者的优势结合起来，提供了一种高效、实时的对象检测解决方案。

2. 项目快速启动

2.1 克隆仓库

首先，需要将项目仓库克隆到本地：

git clone https://github.com/spacewalk01/yolov11-tensorrt.git
cd yolov11-tensorrt

2.2 安装依赖

Python依赖

使用pip安装Python所需的依赖：

pip install --upgrade ultralytics

C++依赖

确保安装了OpenCV和TensorRT库，并在CMakeLists.txt文件中设置正确的库路径。

2.3 构建C++代码

创建构建目录并构建项目：

mkdir build && cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release

3. 应用案例和最佳实践

3.1 模型导出

修改export.py脚本，设置所需的模型名称，然后运行脚本导出YOLOv11模型到ONNX格式：

python export.py

3.2 图像推理

使用TensorRT引擎对图像进行对象检测：

./yolov11-tensorrt.exe yolo11s.onnx zidane.jpg

3.3 视频推理

使用TensorRT引擎对视频进行对象检测：

./yolov11-tensorrt.exe yolo11s.engine road.mp4

4. 典型生态项目

本项目可以作为以下生态项目的一部分：

• 实时监控系统：利用YOLOv11-TensorRT进行实时对象检测，应用于安防、交通监控等领域。
• 无人驾驶车辆：集成YOLOv11-TensorRT进行车辆和行人的检测，增强无人驾驶的安全性能。
• 工业自动化：在工业生产线上使用YOLOv11-TensorRT进行产品质量检测和缺陷识别。

以上是YOLOv11-TensorRT项目的基本介绍和使用教程。希望对您有所帮助。

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