YOLOv8分割onnx实战及tensorRT部署

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