在Ubuntu 20.04系统上，如何通过C++与TensorRT 8.2集成YOLOv8模型以实现高效的目标检测推理预测？

要在Ubuntu 20.04上使用C++和TensorRT 8.2对YOLOv8模型进行高效的推理预测，首先需要确保系统中已经正确安装了TensorRT 8.2及其依赖库CUDA和cuDNN。这一前提对于确保模型的正确部署和运行至关重要。

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)

接下来，可以利用提供的《C++集成TensorRT8.2实现yolov8模型推理》资源，它包含了完整的源码和文档，指导开发者如何将YOLOv8模型部署到TensorRT引擎中进行优化推理。资源中会涉及到如何加载预训练的YOLOv8模型、如何使用TensorRT的API进行模型的转换、优化以及执行推理预测的详细步骤。
源码结构通常包括CMakeLists.txt配置文件，确保构建环境能够找到TensorRT库并正确设置编译选项；include目录，包含TensorRT API头文件和其他必要头文件；src目录，存放C++实现文件，实现模型加载和推理预测的代码；models目录，存放模型文件(.engine)。
在编译源码之前，需要准备好经过训练的YOLOv8模型，并使用TensorRT工具将其转换为TensorRT引擎文件。然后，将该文件放置在models目录下，并在源码中加载它进行推理。编译过程会使用CMake进行配置，并通过make命令完成。
最后，在成功编译并运行程序后，可以将输入图像通过程序处理，输出检测结果。整个过程涉及到对源码的扩展和完善，以包含图像预处理和结果后处理等步骤。

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)