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模型实战(17)之C++ - tensorRT部署yolov8seg实例分割_yolov8 实例分割c++ tesorrt部署
作者:Guff_9hys | 2024-08-21 21:20:48
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yolov8 实例分割c++ tesorrt部署
模型实战(17)之C++ - tensorRT部署yolov8seg实例分割
yolov8是2023年以来最新的集检测、分割、分类、关键点于一身的模型
参考官网文档:
添加链接描述
本文将详细给出C++ - tensorRT部署yolov8seg模型的详细步骤
实现效果的话,精度和python环境下差不多,仅推理时间在RTX30~系列显卡仅需几毫秒一帧,但是其前处理和后处理时间在图像尺寸为640时达到了一百多毫秒,有点慢了
后期也将进行优化:通过cuda实现
模型输入输出的前处理与后处理!!!
环境:Win10 cuda11.7 tensorrt8.4.3 cudnn860 RTX3050
1. Python环境下调用
首先,下载好yolov8模型的源码:https://github.com/ultralytics/ultralytics
然后搭建好yolov8的运行环境
最后执行下边预测命令:
yolo predict model
=
声明:
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