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）