YOLOv8分割ONNX及TensorRT部署
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YOLOv8实例分割的ONNX模型转换及TensorRT部署
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白老师人工智能学堂
教授、博士生导师
课程概述
PyTorch版的YOLOv8支持高性能的实时实例分割。
TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。
ONNX （Open Neural Network Exchange） 作为一个开放的网络模型中间表示（IR）格式，提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型，有助于框架之间的互操作性。
本课程讲述如何对YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎，本方法更具灵活性，可用于修改YOLOv8网络架构后的模型部署。
课程亮点包括：
• YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX，再转成TensorRT 推理引擎
• 支持在GPU上端到端TensorRT加速部署，包括预处理（图像resize, 归一化）、网络推理、后处理（非极大抑制） 均在GPU上执行
• 支持FP16加速
• 提供C++和Python的TensorRT加速命令接口
• 分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的ONNX转换及TensorRT部署演示
• 支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理
• 提供YOLOv8的ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档
实测推理速度提高2倍以上。
课程内容包括：
• 原理篇（YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程方法）
• 实践篇（Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示）
• 代码解析篇（YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析）
常见问题
Q：课程在什么时间更新？
A：课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后，课程更新将通过账号动态提示，方便及时观看。
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课程目录
课程介绍
全集试看
课程简介
视频课
8分16秒
2
课程资料下载
视频课
42秒
原理篇
3
YOLO技术发展史
视频课
16分34秒
4
YOLOv8网络架构
视频课
9分40秒
5
实例分割网络输出
视频课
10分22秒
6
YOLACT实例分割原理
视频课
30分3秒
7
TensorRT基础知识
视频课
12分48秒
8
ONNX基础知识
视频课
5分7秒
9
CUDA编程方法
视频课
26分49秒
实践篇-Windows上项目流程演示
10
安装软件环境
视频课
7分50秒
11
安装PyTorch
视频课
3分36秒
12
克隆和安装YOLOv8
视频课
7分1秒
13
安装TensorRT
视频课
9分42秒
14
安装opencv
视频课
1分30秒
15
模型文件转换
视频课
8分10秒
16
编译TensorRT加速的yolov8
视频课
5分56秒
17
执行tensorrt加速后的命令(c++)
视频课
4分41秒
18
执行tensorrt加速后的命令(python)
视频课
2分46秒
实践篇-Ubuntu上项目流程演示
19
安装软件环境-ubuntu
视频课
8分57秒
20
安装PyTorch-Ubuntu
视频课
8分50秒
21
克隆和安装YOLOv8-Ubuntu
视频课
10分43秒
22
安装TensorRT-Ubuntu
视频课
8分47秒
23
安装opencv-ubuntu
视频课
2分3秒
24
模型文件转换-ubuntu
视频课
6分
25
编译TensorRT加速的yolov8-ubuntu
视频课
4分56秒
26
执行tensorrt加速后的命令(c++)-ubuntu
视频课
3分48秒
27
执行tensorrt加速后的命令(python)-ubuntu
视频课
2分34秒
代码解析篇
28
代码解析先序知识
视频课
11分28秒
29
infer相关代码解析1
视频课
7分46秒
30
infer相关代码解析2
视频课
13分24秒
31
yolo相关代码解析1
视频课
7分54秒
32
yolo相关代码解析2-前处理
视频课
11分44秒
33
yolo相关代码解析3-后处理
视频课
5分25秒
34
yolo相关代码解析4-实例分割函数
视频课
3分57秒
35
segment.cpp代码解析
视频课
5分55秒
36
项目python代码解析
视频课
3分47秒
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