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。

yolov8模型权重文件

要获取YOLOv8模型的权重文件，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在YOLOv8的主目录下，新建一个推理文件v8_train.py。您可以使用以下代码作为参考：

from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    # 加载模型
    model = YOLO("./v8_cfg/yolov8n-test.yaml")
    # 从头开始构建一个新模型
    results = model.train(data="data.yaml", epochs=500, model="yolov8n-test.yaml", imgsz=640, batch=30, workers=2)

2. 运行改进的模型时，可能会发现无法加载预训练权重。原因是YOLOv8模型只能加载.pt或.yaml类型的权重文件，不能同时加载两者。所以我们需要选择加载.yaml类型的权重文件。您可以在yolov8->ultralytics->yolo->engine->model.py->def _new函数中插入以下代码，以加载预训练权重进行迁移学习（如果不想使用预训练权重从零开始训练，则可以将代码注释掉）：

""" 添加代码bug """
ckpt = torch.load('yolov8n.pt')
csd = ckpt['model'].float().state_dict()
csd = intersect_dicts(csd, self.model.state_dict())
self.model.load_state_dict(csd, strict=False)
print(f'Transferred {len(csd)}/{len(self.model.state_dict())} items')
""" 添加代码bug """

具体插入位置可以参考提供的图片。

根据引用中的资料，您还可以通过训练模型和生成权重文件的步骤来获得YOLOv8模型的权重文件。这个过程包括配置YOLOv8的环境、准备训练数据集、训练权重文件以及使用模型进行预测。

希望以上信息对您有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov8改进模型后使用预训练权重迁移学习训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_44957800/article/details/130421475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOV8进行疲劳驾驶检测（一）训练模型和生成权重文件](https://blog.csdn.net/m0_47211450/article/details/130883791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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