YOLOv8分割onnx实战及tensorRT部署

文章目录

• • 一、原理篇
  • • 1）实例分割网络输出
    • 2）YOLACT实例分割原理
    • 3）trt基础知识
    • 4）onnx基础知识
    • 5）cuda编程方法
  • 二、实战篇
  • • 1）window实践
    • • [1.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv](#1.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv)
      • [1.2 模型文件转换](#1.2 模型文件转换)
      • [1.3 编译trt加速的yolov8](#1.3 编译trt加速的yolov8)
      • [1.4 执行trt加速后的命令(C++)](#1.4 执行trt加速后的命令(C++))
      • [1.5 执行trt加速后的命令(python)](#1.5 执行trt加速后的命令(python))
    • 2）ubuntu实践
    • • [2.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv](#2.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv)
      • [2.2 模型文件转换](#2.2 模型文件转换)
      • [2.3 编译trt加速的yolov8](#2.3 编译trt加速的yolov8)
      • [2.4 执行trt加速后的命令(C++)](#2.4 执行trt加速后的命令(C++))
      • [2.5 执行trt加速后的命令(python)](#2.5 执行trt加速后的命令(python))
  • 三、代码解析
  • • [3.1 代码解析先序知识](#3.1 代码解析先序知识)
    • [3.2 infer相关代码解析](#3.2 infer相关代码解析)
    • [3.3 yolo相关代码解析-前处理](#3.3 yolo相关代码解析-前处理)
    • [3.3 yolo相关代码解析-后处理](#3.3 yolo相关代码解析-后处理)
    • [3.4 segment.cpp代码解析](#3.4 segment.cpp代码解析)
    • [3.5 项目python代码解析](#3.5 项目python代码解析)

一、原理篇

1）实例分割网络输出

2）YOLACT实例分割原理

3）trt基础知识

4）onnx基础知识

5）cuda编程方法

二、实战篇

1）window实践

1.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv

1.2 模型文件转换

1.3 编译trt加速的yolov8

1.4 执行trt加速后的命令(C++)

1.5 执行trt加速后的命令(python)

2）ubuntu实践

2.1 安装基础环境、pytorch、yolov8、trt、opencv

2.2 模型文件转换

2.3 编译trt加速的yolov8

2.4 执行trt加速后的命令(C++)

2.5 执行trt加速后的命令(python)

三、代码解析

3.1 代码解析先序知识

3.2 infer相关代码解析

3.3 yolo相关代码解析-前处理

3.3 yolo相关代码解析-后处理

3.4 segment.cpp代码解析

3.5 项目python代码解析