怎样做diy家具网站,wordpress 带水印,兰州企业网站,网站老是快照打开课程链接#xff1a;https://edu.csdn.net/course/detail/39320
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 #xff08;Open Neural Network Exchange#xff09; 作为一个开放的网络模型中间表示#xff08;IR#xff0…课程链接https://edu.csdn.net/course/detail/39320
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
