【推理加速】TensorRT C++ 部署YOLO11全系模型

YOLO11

YOLO11 C++推理YOLO11是Ultralytics最新发布的 目标检测、实例分割、姿态评估的系列模型视觉轻量化框架,基于前代YOLO8版本进行了多项改进和优化。YOLO11在特征提取、效率和速度、准确性以及环境适应性方面都有显著提升,达到SOTA。

TensorRT C++ SDK

最新版本的TensorRT10.x版本已经修改了推理的接口函数与查询输入输出层的函数,其中以YOLO11对象检测为例,获取输入与输出层维度查询代码如下:

// 获取输入与输出维度
auto inputDims = this->engine->getTensorShape("images");
auto outDims = this->engine->getTensorShape("output0");

// 获取输入维度信息
this->input_h = inputDims.d[2];
this->input_w = inputDims.d[3];
printf("inputH : %d, inputW: %d \n", this->input_h, this->input_w);

// 获取输出维度信息
this->output_h = outDims.d[1];
this->output_w = outDims.d[2];
std::cout << "out data format: " << this->output_h << "x" << this->output_w << std::endl;

推理的API函数已经更新直接输入GPU缓存数据,代码如下:

cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255.0, cv::Size(this->input_w, this->input_h), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false);
cudaMemcpyAsync(buffers[0], blob.ptr<float>(), 3 * this->input_h * this->input_w * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream);
// 推理
context->executeV2(buffers);

其中buffers为GPU数据缓存。

YOLO11对象检测 + TensorRT10.8推理演示:
在这里插入图片描述

YOLO11实例分割 + TensorRT10.8推理演示:
在这里插入图片描述

YOLO11姿态评估 + TensorRT10.8推理演示:
在这里插入图片描述
上述代码我均已经完成C++的封装,SDK 三行代码即可客户端调用,调用演示的代码如下:

# include <tensorrt_yolo11_pose.h>
#include <iostream>
#include <fstream>

int main(int argc, char** argv) {
	std::shared_ptr<YOLO11TRTPose> detector(new YOLO11TRTPose());
	detector->initConfig("D:/python/yolov5-7.0/yolo11n-pose.engine", 0.25f);
	//cv::Mat frame = cv::imread("D:/boogup.jpg");
	//detector->detect(frame);
	//cv::imshow("YOLO11姿态评估 + TensorRT10.8 - OpenCV学堂", frame);
	//cv::waitKey(0);
	//cv::destroyAllWindows();
	cv::VideoCapture capture("D:/images/video/dance.mp4");
	cv::Mat frame;
	std::vector<DetectResult> results;
	while (true) {
		bool ret = capture.read(frame);
		if (frame.empty()) {
			break;
		}
		detector->detect(frame);
		cv::imshow("YOLO12姿态评估 + TensorRT10.8 - OpenCV学堂", frame);
		char c = cv::waitKey(1);
		if (c == 27) { // ESC 退出
			break;
		}
	}
	cv::waitKey(0);
	cv::destroyAllWindows();
	return 0;
}

源码获取

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<think>好的,用户想查找TensorRT 10.8的安装指南、发布说明和使用文档。首先,我需要确认TensorRT 10.8是否存在,因为有时候版本号可能会有变化或者用户可能记错了版本号。根据NVIDIA的发布历史,TensorRT的主要版本通常以8.x或更高的版本号发布,但10.8这个版本号似乎不太常见。我需要先核实一下是否存在TensorRT 10.8这个版本。 快速搜索一下,发现TensorRT的版本通常是以主版本号加次版本号的形式,比如TensorRT 8.x,而最新的版本可能已经到了TensorRT 10.x。不过,用户提到的10.8可能是指某个具体的子版本。例如,TensorRT 10.0 GA发布于2024年,而后续可能会有更新版本。不过,用户可能混淆了版本号,比如可能是CUDA 10.8,或者是TensorRT的某个特定子版本。这时候需要进一步确认。 假设用户确实是指TensorRT 10.8,那么需要查看NVIDIA的官方文档。通常,NVIDIA的文档会放在开发者网站,比如developer.nvidia.com/tensorrt。进入该页面后,查找文档部分,看是否有对应版本的安装指南、发布说明等。 如果官网上没有直接列出10.8版本的信息,可能需要考虑用户是否有其他来源的信息,或者是否版本号有误。例如,用户可能想找的是CUDA 10.8相关的TensorRT支持,或者是TensorRT针对CUDA 10.8的版本。这时候需要引导用户确认版本号是否正确,或者提供相近版本的信息。 另外,LMDeploy指南中提到的TRT-LLM可能与TensorRT有关,但需要明确TRT-LLM是否属于TensorRT的一部分,或者是一个独立的工具。根据引用[1],用户可能已经接触过LMDeploy和TRT-LLM,所以可能需要将TensorRT的文档与这些工具结合起来考虑。 接下来,假设TensorRT 10.8确实存在,那么正确的步骤应该是: 1. 访问NVIDIA的TensorRT官方页面,查找文档部分。 2. 在文档中找到对应版本的安装指南,通常会有不同操作统(如Linux、Windows)的安装说明,包括下载.deb或.tar文件,设置环境变量等步骤。 3. 发布说明通常包含该版本的更新内容、已知问题、兼容性信息等,对于用户了解新特性和修复的问题非常重要。 4. 使用文档会涵盖API参考、开发者指南、示例代码等,帮助用户正确使用TensorRT进行模型优化和推理加速。 如果找不到10.8版本的直接信息,可能需要建议用户查看最新的TensorRT文档,或者检查是否有拼写错误。同时,提供通用获取TensorRT文档的方法,比如通过NVIDIA NGC目录、GitHub仓库或官方论坛。 此外,用户可能是在特定的环境中使用TensorRT,比如与TRT-LLM结合使用,或者用于深度学习框架如TensorFlow、PyTorch的集成,这时候需要相关框架的支持文档。 最后,确保回答中的链接正确有效,并且步骤清晰,用户能够按照指引找到所需的资料。如果存在版本混淆,应礼貌地指出可能的错误,并提供替代建议。</think>### TensorRT 10.8 相关信息获取指南 #### 1. **安装指南** TensorRT 的安装通常分为以下步骤: - **通过NVIDIA官网下载**:访问[NVIDIA TensorRT下载页面](https://developer.nvidia.com/tensorrt),选择对应操作统和CUDA版本的安装包。例如: - Linux用户可选择`.deb`或`.tar`包 - Windows用户需使用`.zip`或MSI安装程序 - **依赖项检查**:需确保CUDA和cuDNN版本与TensorRT 10.8兼容(例如CUDA 11.x或12.x)[^1] - **环境变量配置**:安装后需设置`LD_LIBRARY_PATH`(Linux)或`PATH`(Windows)指向TensorRT库目录 #### 2. **发布说明** - **核心内容**:发布说明包含新特性(如算子优化、框架支持)、性能提升、已知问题及修复列表。例如: - 可能新增对Transformer模型推理的优化支持 - 修复特定硬件上的内存泄漏问题 - **获取方式**:在[NVIDIA TensorRT文档页面](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/release-notes/index.html)选择10.8版本查看 #### 3. **使用文档** - **开发者指南**:涵盖模型转换(ONNX→TensorRT)、精度校准(INT8量化)、性能调优等内容,例如: ```python import tensorrt as trt builder = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) network = builder.create_network() # 构建优化推理引擎 ``` - **API参考**:详细说明各语言接口(C++/Python)的类与方法 - **示例代码**:GitHub仓库[TensorRT Samples](https://github.com/NVIDIA/TensorRT)提供典型模型(如ResNet、BERT)的优化实现
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