YoloV4模型解析及TensorRT加速

### 使用 TensorRT 加速 YOLOv8 缺陷检测的任务 #### 1. 准备工作 为了使用 TensorRT 对 YOLOv8 进行加速，首先需要准备环境并安装必要的依赖项。这包括但不限于 NVIDIA CUDA Toolkit 和 cuDNN 的支持以及 TensorRT 库的安装[^1]。 ```bash pip install torch torchvision numpy onnx ``` 此外，还需要下载官方版本的 YOLOv8 模型权重文件，并将其转换为 ONNX 格式以便于后续处理[^2]。 --- #### 2. 将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式 YOLOv8 是基于 Ultralytics 提供的框架实现的，因此可以利用 `export` 脚本将模型从 `.pt` 文件格式转换成 ONNX 格式： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO(&#39;yolov8n.pt&#39;) # 替换为你使用的预训练模型路径 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 输入张量形状需匹配实际需求 torch.onnx.export( model, dummy_input, &#39;yolov8n.onnx&#39;, opset_version=12, input_names=[&#39;input&#39;], output_names=[&#39;output&#39;] ) ``` 此脚本会生成名为 `yolov8n.onnx` 的文件作为中间表示形式，便于进一步优化和部署[^3]。 --- #### 3. 构建 TensorRT 引擎 一旦获得了 ONNX 文件之后，就可以借助 Python 或 C++ API 来创建对应的 TensorRT 推理引擎。下面是一个简单的例子展示如何加载 ONNX 并保存序列化的 TRT 引擎到磁盘中去： ```cpp #include "NvInfer.h" #include <fstream> #include <iostream> using namespace nvinfer1; class Logger : public ILogger { public: void log(Severity severity, const char* msg) override { if (severity != Severity::kINFO){ std::cout << msg << std::endl; } } }; int main(){ Logger logger; IBuilder* builder = createInferBuilder(logger); INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(1U); // 解析器用于读取ONNX文件 OnnxParser* parser = createOnnxParser(network, logger); std::ifstream file("yolov8n.onnx", std::ios::binary | std::ios::ate); size_t fileSize = static_cast<size_t>(file.tellg()); file.seekg(0, std::ios::beg); std::vector<char> buffer(fileSize); file.read(buffer.data(), fileSize); if (!parser->parseFromBuffer(buffer.data(), static_cast<int>(buffer.size()))){ std::cerr << "Failed to parse ONNX file." << std::endl; return -1; } IBuilderConfig* config = builder->createBuilderConfig(); config->setMaxWorkspaceSize(1 << 30); // 设置最大工作空间大小为1GB ICudaEngine* engine = builder->buildEngineWithConfig(*network, *config); assert(engine && "Build failed"); // 存储TRT引擎至二进制文件 IHostMemory* serializedModel = engine->serialize(); std::ofstream outFile("yolov8.trt", std::ios::binary); outFile.write(reinterpret_cast<const char*>(serializedModel->data()), serializedModel->size()); destroyResources(parser, network, builder, config, engine, serializedModel); } ``` 上述代码片段展示了如何通过解析 ONNX 文件构建 TensorRT 引擎的过程[^4]。 --- #### 4. 部署与推理阶段 最后一步是在应用程序里调用已建立好的 TensorRT 引擎执行实时推断操作。通常情况下，我们会定义一个类封装所有的逻辑流程，比如输入图像预处理、前向传播计算以及输出解码等功能模块。 ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import cv2 import numpy as np class TrtYoloDetector(): def __init__(self, engine_path=&#39;yolov8.trt&#39;): self.engine_path = engine_path with open(self.engine_path, &#39;rb&#39;) as f, trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING)) as runtime: self.engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) self.context = self.engine.create_execution_context() inputs, outputs, bindings, stream = [], [], [], [] for binding in self.engine: size = trt.volume(self.engine.get_binding_shape(binding)) dtype = trt.nptype(self.engine.get_binding_dtype(binding)) host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) bindings.append(int(device_mem)) if self.engine.binding_is_input(binding): inputs.append({&#39;host&#39;: host_mem, &#39;device&#39;: device_mem}) else: outputs.append({&#39;host&#39;: host_mem, &#39;device&#39;: device_mem}) self.stream = cuda.Stream() def infer(self, img_np): processed_img = preprocess(img_np) # 自定义图片预处理函数 np.copyto(inputs[0][&#39;host&#39;], processed_img.ravel()) [cuda.memcpy_htod_async(inp[&#39;device&#39;], inp[&#39;host&#39;], self.stream) for inp in inputs] self.context.execute_async_v2(bindings, self.stream.handle, None) [cuda.memcpy_dtoh_async(out[&#39;host&#39;], out[&#39;device&#39;], self.stream) for out in outputs] self.stream.synchronize() result = postprocess(outputs) # 后续自定义后处理逻辑 return result def preprocess(image): ... def postprocess(output_data): ... detector = TrtYoloDetector() image = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;) detections = detector.infer(image) print(detections) ``` 以上实例说明了怎样运用 TensorRT 实现高效的缺陷检测服务[^1]。 --- #### 性能评估与调整建议 当完成初步集成以后，应当针对具体应用场景做细致微调以获取最佳效果。例如尝试启用混合精度(FP16)，减少显存占用的同时提升吞吐量；或者依据硬件特性适当修改批量尺寸(batch-size)。 ---