如何在Ubuntu 20.04上使用C++和TensorRT 8.2对YOLOv8模型进行高效的推理预测？

为了在Ubuntu 20.04上使用C++和TensorRT 8.2对YOLOv8模型进行高效的推理预测，首先需要确保你的开发环境已经安装了TensorRT 8.2及其依赖的CUDA和cuDNN库。TensorRT是一个由NVIDIA提供的深度学习推理平台，它能够将训练好的模型转换成高效的执行格式，并在GPU上运行以加速推理过程。

参考资源链接：[C++集成TensorRT8.2实现yolov8模型推理](https://wenku.csdn.net/doc/76i2huygau?spm=1055.2569.3001.10343)

其次，获取YOLOv8模型的训练权重，并使用TensorRT提供的工具进行模型转换，生成TensorRT引擎文件（.engine文件）。这一过程涉及到模型的序列化和优化，能够显著提升推理速度和效率。

接下来，你可以使用提供的源码进行推理预测。源码通常包括配置文件CMakeLists.txt、头文件目录include、源代码目录src以及模型文件目录models。你需要根据源码中的结构和指引，将转换好的引擎文件放入models目录，并对CMakeLists.txt进行必要的配置，以确保TensorRT库能够被正确链接。

然后，通过CMake和make命令来编译项目。编译成功后，运行生成的可执行文件，并提供需要处理的图像输入，程序将会输出目标检测的结果。

为了更深入理解整个过程，建议参考《C++集成TensorRT8.2实现yolov8模型推理》这本书，它详细介绍了如何在Ubuntu 20.04环境下，使用C++集成TensorRT库来加速YOLOv8模型的推理预测。该资料不仅提供了实战操作的步骤和示例代码，还解释了相关的技术细节和优化策略，使开发者能够快速掌握并应用于实际项目中。

参考资源链接：[C++集成TensorRT8.2实现yolov8模型推理](https://wenku.csdn.net/doc/76i2huygau?spm=1055.2569.3001.10343)