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本文介绍了基于YOLOv8-Pose和ONNX Runtime构建高性能实时人体姿态检测系统的完整方案。文章重点分析了YOLOv8-Pose的一体化网络架构优势，能够同时完成人体检测和17个关键点定位，相比传统方法速度提升3-5倍。在部署实现上，详细讲解了ONNX Runtime的跨平台特性与优化配置策略，包括单线程推理、扩展图优化等关键技术。通过精心设计的YOLOv8PoseDetector类，实现了从模型加载、信息提取到高效推理的完整流程，为开发者提供了具有生产级质量的姿态检测解决方案。

目标检测器核心流程包括图像预处理、模型推理和结果后处理。图像预处理阶段通过blobFromImage自动完成尺寸调整、BGR转RGB、数据归一化和格式转换。推理流程包含CPU到GPU的数据传输、TensorRT引擎执行前向传播，以及结果解析。后处理阶段通过NMS去除冗余检测框，并进行坐标转换和可视化绘制。系统采用异步CUDA流管理资源，确保高效推理并避免内存泄漏。

本项目实现了一个基于YOLOv8和TensorRT的高性能火灾烟雾检测系统，具有以下核心特点： 技术架构：采用TensorRT 8.6+进行GPU加速推理，结合CUDA 12.1和OpenCV 4.8+，实现高效计算机视觉处理。系统使用XMake替代CMake构建，配置更简洁高效。

本文介绍了使用RF-DETR框架训练火灾烟雾检测模型的完整方案。采用Roboflow格式数据集（COCO兼容），通过RFDETRSmall模型进行训练。针对显存限制提供两种方案：单卡训练使用batch_size=16配合8倍梯度累积实现有效批次128；双卡分布式训练通过torchrun实现总批次256。关键技术包括使用环境变量控制GPU分配、expandable_segments优化内存、nohup或tmux实现后台训练、watch nvidia-smi监控GPU状态。训练设置250个epochs，学习率1

YOLOv5是一种基于PyTorch的实时目标检测模型，采用单次前向传播预测边界框、置信度和类别概率。其处理流程包括前处理、模型推理和后处理三个阶段。前处理通过Letterbox缩放保持图像比例，进行归一化和张量转换。模型推理后，后处理对输出进行解码，计算置信度并应用非最大抑制（NMS）过滤冗余检测，最终输出边界框、类别和置信度。整个过程确保了高效准确的目标检测，适用于实时应用场景。