YOLO算法tensorRT c++部署的流程是什么？

YOLO算法的TensorRT C++部署流程可以概括为以下几个步骤：

1. 定义网络结构：在C++中使用TensorRT时，需要先定义网络结构。可以通过TensorRT提供的API或者使用caffe或ONNX等深度学习框架提供的转换工具将网络结构转换为TensorRT的格式。

2. 加载模型参数：加载模型参数是指将预训练好的模型参数读入内存中。可以使用TensorRT提供的API或者自己实现读取模型参数的代码。

3. 创建执行引擎：执行引擎是TensorRT最重要的组件之一，它负责将网络结构和模型参数整合起来，生成可执行代码并将其加载到GPU上。在创建执行引擎时需要指定一些参数，例如batch size、输入输出维度等。

4. 分配内存和数据传输：在将输入数据传输到GPU之前，需要在GPU上分配一些内存用于存储中间结果。在数据传输过程中，需要将输入数据从主机内存复制到GPU内存，并将输出数据从GPU内存复制回主机内存。

5. 前向推理：在完成数据传输后，可以调用执行引擎的前向推理函数对输入数据进行处理，得到输出结果。

6. 后处理：在得到输出结果后，需要进行一些后处理操作，例如非极大值抑制（NMS）等，以得到最终的识别结果。

以上是YOLO算法的TensorRT C++部署流程的基本步骤，具体实现方式可以参考TensorRT官方文档和相关教程。