yolov8 engine文件推理

根据提供的引用内容，可以了解到yolov5的engine文件推理包括三个步骤：1. onnx转 tensorrt engine；2. 基于engine的模型推理；3. 测试的模型文件。而yolov8并不是一个已知的模型，因此无法提供yolov8 engine文件推理的具体步骤。如果您有更多关于yolov8的信息或者问题，可以提供更多的上下文信息，以便我更好地回答您的问题。

相关问题

yolov8s.engine可以直接用于C++推理吗?

是的，可以使用yolov8s.engine文件进行C++推理。在C++中，您需要使用TensorRT C++ API来加载和运行yolov8s.engine文件。以下是一个简单的TensorRT C++推理示例，用于加载和运行yolov8s.engine文件：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <cuda_runtime_api.h>
#include "NvInfer.h"

using namespace nvinfer1;

int main()
{
    // Load the yolov8s.engine file
    std::string engine_file_path = "yolov8s.engine";
    std::ifstream engine_file(engine_file_path, std::ios::binary);
    engine_file.seekg(0, std::ios::end);
    const size_t engine_file_size = engine_file.tellg();
    engine_file.seekg(0, std::ios::beg);
    std::vector<char> engine_data(engine_file_size);
    engine_file.read(engine_data.data(), engine_file_size);

    // Create a TensorRT runtime instance
    IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);

    // Create a TensorRT engine instance from the engine file
    ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(engine_data.data(), engine_data.size(), nullptr);

    // Create a TensorRT execution context instance from the engine instance
    IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();

    // Allocate input and output device buffers
    const int input_size = 416 * 416 * 3;
    float* input_buffer = nullptr;
    cudaMalloc(&input_buffer, input_size * sizeof(float));
    const int output_size = 10647 * (5 + 80);
    float* output_buffer = nullptr;
    cudaMalloc(&output_buffer, output_size * sizeof(float));

    // Create a TensorRT CUDA stream instance
    cudaStream_t stream;
    cudaStreamCreate(&stream);

    // Copy input data to the device buffer
    cudaMemcpyAsync(input_buffer, input_data, input_size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream);

    // Execute inference on the device
    void* bindings[2] = {input_buffer, output_buffer};
    context->enqueueV2(bindings, stream, nullptr);

    // Copy output data from the device buffer
    float* output_data = new float[output_size];
    cudaMemcpyAsync(output_data, output_buffer, output_size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream);

    // Print the output data
    for (int i = 0; i < output_size; i++)
    {
        std::cout << output_data[i] << std::endl;
    }

    // Free the device buffers
    cudaFree(input_buffer);
    cudaFree(output_buffer);

    // Destroy the TensorRT objects
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

    return 0;
}

请注意，此代码仅提供了一个TensorRT C++推理的基本示例，您需要根据您的具体情况进行修改和优化。

c++ QT加载tensorrt engine文件,并实现yolov8分割

在C++中，使用Qt框架加载TensorRT Engine（.engine文件）并实现YOLOv8的实时物体检测通常需要几个步骤：

1. **安装依赖**:
- 安装QT库：确保已安装了Qt Development Environment（QDE），包含QtWidgets模块用于构建图形界面。
- 安装TensorRT：下载并安装TensorRT SDK，它包含了`trtexec`工具用于运行引擎。

2. **加载Engine**:
使用`trtexec`或TensorRT API (如`nvinfer1::IExecutionContext`)加载引擎文件。例如，你可以创建一个`std::ifstream`读取引擎文件，然后解析内容加载到一个`nvinfer1::IRuntime`实例上。

#include <nvinfer1/inference_engine.h>
// ...
std::ifstream engineFile("path_to_your_engine_file.engine");
// 加载引擎
nvinfer1::IRuntime* runtime = nvinfer1::createInferRuntime(nvinfer1::ILogger::get());
nvinfer1::IBuilder* builder = runtime->createBuilder();
builder->setMaxBatchSize(batchSize);
const char* serializedEngine;
engineFile.seekg(0, std::ios::end);
size_t length = engineFile.tellg();
engineFile.seekg(0, std::ios::beg);
serializedEngine = new char[length];
engineFile.read(serializedEngine, length);
builder->buildSerializedNetwork(serializedEngine, length, network);

3. **创建执行上下文和输入输出**:
创建`nvinfer1::ILayer*`对象，找到网络入口层（通常是Input Layer）和出口层（Output Layer），然后构造执行上下文（`nvinfer1::IExecutionContext`）。

4. **执行推理**:
使用`execute`方法将输入数据推送给引擎，并接收输出结果。对于YOLOv8这样的模型，你需要准备合适尺寸的输入图像，并将其转换成TensorRT所需的格式。

// 假设inputBlob和outputBlob分别是输入和输出的缓冲区
auto stream = runtime->enqueue(network, {inputBlob}, {outputBlob});
if (stream.get() == cudaErrorSuccess) {
    // 输出处理，例如解码YOLOv8的结果
}
else {
    // 处理错误
}

5. **释放资源**:
记得关闭`ifstream`，删除`serializedEngine`，以及从`runtime`和`network`中删除所有分配的对象。