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YOLOv8目标检测实战:ONNX模型转换及TensorRT部署 课程介绍 课程介绍

YOLOv8目标检测实战:ONNX模型转换及TensorRT部署
共33节 676人在学 课程详情
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  • 课程介绍

    • 课程介绍
  • 原理篇

    • YOLO目标检测技术发展史
    • YOLOv8网络架构
    • TensorRT基础知识
    • ONNX基础知识
    • CUDA编程方法
  • 实践篇-Windows上项目流程演示

    • 安装软件环境
    • 安装PyTorch
    • 克隆和安装YOLOv8
    • 安装TensorRT
    • 安装opencv
    • 模型文件转换
    • 编译TensorRT加速的yolov8
    • 执行tensorrt加速后的命令(c++)
    • 执行tensorrt加速后的命令(python)
  • 实践篇-Ubuntu上项目流程演示

    • 安装软件环境-ubuntu
    • 安装PyTorch-Ubuntu
    • 克隆和安装YOLOv8-Ubuntu
    • 安装TensorRT-Ubuntu
    • 安装opencv-ubuntu
    • 模型文件转换-ubuntu
    • 编译TensorRT加速的yolov8-ubuntu
    • 执行tensorrt加速后的命令(c++)-ubuntu
    • 执行tensorrt加速后的命令(python)-ubuntu
  • 代码解析篇

    • 代码解析先序知识
    • infer相关代码解析1
    • infer相关代码解析2
    • yolo相关代码解析1
    • yolo相关代码解析2-前处理
    • yolo相关代码解析3-后处理
    • detect.cpp代码解析
    • 项目python代码解析
    • ubuntu上代码的不同之处
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    课时介绍

    本课程讲述如何对YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX并进行TensorRT加速部署。

    课程介绍

    PyTorch版的YOLOv8是先进的高性能实时目标检测方法。 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目标检测的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YOLOv8网络架构修改后的模型部署。

    课程内容包括:

    • YOLOv8目标检测的PyTorch权重文件转成ONNX格式,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) 

    课程内容

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