使用TensorRT强化yolo11模型推理速度全流程

将YOLO模型优化到TensorRT是一个常见的需求，因为TensorRT能够显著提升模型的推理速度，同时充分利用NVIDIA GPU的计算能力。以下是将YOLO模型优化到TensorRT的详细解析和代码示例。

一、优化流程概述

将YOLO模型优化到TensorRT通常包括以下步骤：

1. 模型导出：将YOLO模型从原始格式（如PyTorch的  .pt  文件）导出为ONNX格式。

2. 模型优化：使用TensorRT的API将ONNX模型转换为TensorRT引擎文件（  .engine  ）。

3. 推理执行：加载TensorRT引擎文件，并使用TensorRT的推理接口进行推理。

二、详细步骤

1. 准备工作

• 安装TensorRT：确保已安装TensorRT，并且  trtexec  工具可用。  trtexec  通常位于TensorRT安装目录的  bin  文件夹中。

• 安装PyTorch和YOLO库：确保已安装PyTorch和YOLO相关的库（如  ultralytics  ）。

• 准备校准数据集：如果需要进行INT8量化，准备一个小型校准数据集（通常100-1000张图片），用于INT8量化校准。

2. 将YOLO模型导出为ONNX格式

以YOLOv11为例