拿深度学习训练的yolov8模型在C++工程中使用

最新推荐文章于 2024-11-12 11:20:30 发布
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文章标签： YOLO 语言模型 深度学习 c++
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这里涉及到的是一个模型转换问题，我们需要把训练好的best.pt模型转化成可以在C++程序里面读取的模型。最开始看了一堆教程大部分都是onnx的模型转换，自己没看很明白，后来看到TensorRT,比较好理解吧。并且还有前人的经验~~~

这里用的是Github上面的wang xinyu大佬汇总的tensorRT代码，全部代码连接放在下面：

https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx

在这里面找到yolov8，阅读一下代码说明，这里面有环境配置要求的最低版本：

先把这里面的yolov8分支全部下载下来，全部！后续转换模型要用到

上面第一幅图有一个xiaocao-tian/yolov8_tensorrt的代码，去这个代码下面把他的gen_wts.py文件复制到你的yolov8官方代码下面，就是你最开始下载的那个ultralytics文件夹，同时再看看这个文件夹下面有没有weights文件夹，没有就建一个，之后生成的模型文件会在这个里面

下一步，

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