实战 | YOLOv8使用TensorRT加速推理教程（步骤 + 代码）_自己数据集训练的yolov8 转换成engine格式后 推理速度变慢

导  读

    本文主要介绍如何使用TensorRT加速YOLOv8模型推理的详细步骤与演示。 

YOLOv8推理加速的方法有哪些？

    YOLOv8模型推理加速可以通过多种技术和方法实现，下面是一些主要的策略：

    1. 模型结构优化

    网络剪枝：移除模型中不重要的神经元或连接，减少模型复杂度。

    模型精简：设计更轻量级的模型架构，比如使用更少的卷积层或更小的卷积核。

    2. 算子优化

    算子融合：将多个连续的操作合并成一个，减少计算和内存开销。

    内核优化：利用特定硬件的优化指令集，如AVX2, AVX512等，针对CPU进行优化。

    3. 量化

    权重量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为定点数（如8位或16位整数），降低计算复杂度。

    混合精度训练：在训练过程中使用混合精度，如FP16，以加快训练和推理速度。

    4. 编译器和运行时优化

    TensorRT：使用NVIDIA的TensorRT对模型进行优化，生成高效的执行引