YOLOv8-TensorRT-CPP：加速深度学习目标检测的C++实现

YOLOv8-TensorRT-CPP：加速深度学习目标检测的C++实现

YOLOv8-TensorRT-CPP YOLOv8 TensorRT C++ Implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-TensorRT-CPP

YOLOv8-TensorRT-CPP 是一个由C++编写的高效开源项目，它专注于利用TensorRT在GPU上实现YOLOv8模型的快速推理。此项目特别适用于那些寻求将先进的计算机视觉任务集成到其C++应用程序中的开发者。核心依赖包括TensorRT库，使其能够在保持高性能的同时执行对象检测、语义分割以及人体姿态估计。

主要编程语言

• C++：作为项目的主语言，确保了高效的代码执行和广泛的硬件兼容性。
• Python（辅助）：用于模型转换阶段，利用Ultralytics的库进行PyTorch到ONNX格式的转换。

核心功能

• 多任务支持：不仅限于基础的对象检测，还支持复杂的语义分割和人体姿势估计。
• 性能优化：通过TensorRT对YOLOv8模型进行优化，实现了GPU上的高速推理，适合实时应用。
• 易用性：提供清晰的构建和运行指南，使得即便是初学者也能快速上手，进行模型部署。
• INT8精度推理：支持INT8模式以提升推理速度，虽然牺牲一定准确性，但对资源有限的环境极为友好。
• 全面的示例：包含了图像与视频处理的命令行工具，方便用户进行测试和验证。

最近更新的功能

• 未提供具体近期更新细节：由于信息源没有提供具体的最近更新内容，无法详细列出最新的功能或改进点。通常，这类项目可能会涉及性能优化、新模型的支持、或是用户界面/体验的改善等常规更新。建议直接访问GitHub仓库的Release部分查看最新动态。

请注意，对于实际的应用场景，开发者应参考仓库中的CHANGELOG或者直接查看提交历史来获取最准确的更新信息。此项目通过持续维护和社区贡献，确保了与最新技术的接轨，是任何希望在C++项目中整合先进物体识别能力的理想选择。

YOLOv8-TensorRT-CPP YOLOv8 TensorRT C++ Implementation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-TensorRT-CPP