yolov8 tensorrt

YOLOv8 TensorRT是将YOLOv8模型与NVIDIA TensorRT库相结合的一种优化方法。TensorRT是一种用于高性能深度学习推理的加速库，可以通过优化推理过程来提高模型的速度和效率。

使用TensorRT对YOLOv8进行优化可以获得更快的目标检测速度，特别是在GPU上进行推理时。TensorRT实现了多种优化技术，包括网络层融合、精度调整、内存管理等，以减少网络计算和内存消耗，从而提高推理性能。

通过将YOLOv8模型转换为TensorRT的推理引擎，可以利用TensorRT的优化功能提高YOLOv8的推理速度，并且可以在嵌入式设备或具有有限计算资源的环境中更好地部署和运行YOLOv8模型。

总结来说，YOLOv8 TensorRT是将YOLOv8模型与NVIDIA TensorRT库相结合，通过优化推理过程来提高YOLOv8的目标检测速度和效率。