YOLOv8-TensorRT 项目推荐

YOLOv8-TensorRT 项目推荐

YOLOv8-TensorRT YOLOv8 using TensorRT accelerate ! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-TensorRT

1. 项目基础介绍和主要编程语言

YOLOv8-TensorRT 是一个基于 YOLOv8 目标检测模型的 TensorRT 加速项目。该项目的主要目的是通过 TensorRT 优化 YOLOv8 模型的推理速度，从而在实际应用中实现更高效的实时目标检测。项目的主要编程语言为 Python 和 C++，其中 Python 用于模型的导出和推理脚本的编写，C++ 则用于实现更底层的 TensorRT 推理引擎。

2. 项目核心功能

• TensorRT 加速：通过 TensorRT 对 YOLOv8 模型进行优化，显著提升模型的推理速度。
• 多种模型支持：支持 YOLOv8 的多种变体，包括目标检测、实例分割、姿态估计等。
• 灵活的推理接口：提供 Python 和 C++ 两种推理接口，方便用户根据需求选择合适的推理方式。
• 自定义模型导出：允许用户自定义模型的导出参数，如输入尺寸、NMS 阈值等，以适应不同的应用场景。

3. 项目最近更新的功能

• 支持 YOLOv8-seg 模型：新增对 YOLOv8 实例分割模型的支持，扩展了项目的应用范围。
• 优化推理性能：通过改进 TensorRT 引擎的构建流程，进一步提升了推理速度和效率。
• 新增推理脚本：增加了多个推理脚本，支持从图像、视频到实时视频流的多种输入格式。
• 增强的文档支持：更新了项目的文档，详细介绍了如何使用 TensorRT API 构建和推理引擎，以及如何在 Jetson 设备上部署模型。

通过这些更新，YOLOv8-TensorRT 项目不仅在功能上更加完善，而且在性能和易用性方面也有了显著提升，适合广大开发者和技术爱好者在实际项目中应用。

YOLOv8-TensorRT YOLOv8 using TensorRT accelerate ! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-TensorRT