YOLOv11-TensorRT项目安装与配置指南

YOLOv11-TensorRT项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

本项目是基于YOLOv11目标检测模型的一个C++实现，利用TensorRT API进行高效的实时推理。YOLOv11是一种先进的实时目标检测算法，能够在多种环境中准确快速地识别物体。TensorRT是NVIDIA推出的一种深度学习推理引擎，可以优化深度学习模型的推理性能。

主要编程语言：C++、CUDA

2. 关键技术和框架

• YOLOv11: 用于目标检测的深度学习模型。
• TensorRT: NVIDIA的推理引擎，用于优化深度学习模型的推理速度和效率。
• OpenCV: 用于图像处理的库。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：支持Linux。
• GPU：NVIDIA GPU，并安装了CUDA和cuDNN。
• 开发环境：CMake、g++编译器。

安装步骤

第一步：克隆仓库

打开终端，执行以下命令克隆项目仓库：

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

第二步：安装Python依赖

本项目需要Python环境来导出ONNX模型。确保已经安装了pip，然后运行以下命令安装必要的Python库：

pip install --upgrade ultralytics

第三步：安装C++依赖

安装OpenCV和TensorRT。请根据官方文档进行安装，并确保在CMakeLists.txt文件中设置正确的库路径。

第四步：编译C++代码

在项目目录下创建一个构建目录，并编译代码：

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

编译成功后，将在build目录下生成可执行文件。

第五步：导出模型

修改export.py脚本，如果需要的话，设置期望的模型名称。然后运行脚本导出YOLOv11模型到ONNX格式：

python export.py

第六步：创建TensorRT引擎

使用生成的ONNX模型创建TensorRT引擎：

./yolov11-tensorrt.exe yolo11s.onnx

第七步：运行推理

在图像或视频上运行推理：

• 对图像进行检测：

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

• 对视频进行检测：

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

请确保替换zidane.jpg和road.mp4为您自己的图像和视频文件名。

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