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适合人群:
希望学习YOLOv8目标检测TensorRT部署方法的学员
你将会学到:
掌握YOLOv8目标检测的TensorRT加速和INT8量化部署方法
课程简介:
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。
本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8目标检测进行加速和部署。
• 采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码,使用TensorRT API构建优化推理引擎
• 支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, BGR->RGB,归一化)、网络推理、后处理(非极大抑制) 均在GPU上执行
• 支持FP16和INT8量化加速
• 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TensorRT加速和部署演示
• 支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理
• 提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析文档
实测推理速度提高3倍以上,采用INT8量化加速后推理速度更快。RTX 3060 GPU上端到端处理速度约2.5毫秒,INT8量化加速后推理速度可小于2毫秒。
课程内容包括:原理篇(YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、CUDA编程方法)、实践篇(Windows和Ubuntu系统上的TensorRT加速和INT8量化部署演示)、代码解析篇(YOLOv8的TensorRT加速的代码解析) 。
课程大纲-YOLOv8目标检测实战:TensorRT加速部署
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章原理篇(2小时2分钟7节)
第3章实践篇(Windows)(1小时8分钟10节)
第4章实践篇(Ubuntu)(1小时8分钟10节)
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