yolov8-seg tensorrt

YOLOv8-Seg 模型部署到 TensorRT 的优化与转换指南
为了将 YOLOv8-Seg 模型转换为 TensorRT 支持的格式并优化其性能，可以遵循以下方法：
1. 准备环境
确保安装了必要的依赖库以及兼容版本的 NVIDIA CUDA 和 cuDNN。此外，还需要安装 PyTorch、ONNX Runtime 和 TensorRT Python API。
pip install torch torchvision onnx onnxruntime tensorrt
登录后复制
2. 导出 ONNX 格式的模型
YOLOv8 提供了方便的方法来导出不同框架所需的中间表示形式（如 ONNX）。以下是导出过程中的关键命令[^1]:
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的 YOLOv8-seg 模型
model = YOLO('yolov8n-seg.pt')

# 导出为 ONNX 文件
model.export(format='onnx', simplify=True, opset=12)
登录后复制
上述代码会生成一个名为 yolov8n-seg.onnx 的文件，该文件是后续转换的基础。
3. 验证 ONNX 模型的有效性
在继续之前，建议先测试导出的 ONNX 模型是否能够正常运行:
import onnxruntime as ort
import numpy as np

session = ort.InferenceSession("yolov8n-seg.onnx", providers=['CUDAExecutionProvider'])
input_name = session.get_inputs()[0].name

dummy_input = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)
outputs = session.run(None, {input_name: dummy_input})
print(outputs[0].shape) # 输出形状应匹配预期结果
登录后复制
如果此步骤成功，则说明 ONNX 模型已准备好用于进一步处理。
4. 使用 TensorRT 转换 ONNX 模型
通过 TensorRT 将 ONNX 模型转换为高性能推理引擎 (.engine) 文件是一个重要的环节。下面展示了具体实现方式：
import tensorrt as trt
import os

TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))

config = builder.create_builder_config()
config.max_workspace_size = 1 << 30 # 设置最大工作空间大小

parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)
with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
if not parser.parse(model.read()):
print('Failed to parse the ONNX file.')
for error in range(parser.num_errors):
print(parser.get_error(error))
return None

engine = builder.build_engine(network, config)
if engine is not None:
with open(engine_file_path, "wb") as f:
f.write(engine.serialize())

return engine

build_engine("yolov8n-seg.onnx", "yolov8n-seg.trt")
登录后复制
这段脚本会在当前目录下创建一个新的 .trt 文件作为最终目标。
5. 加载和执行 TensorRT 引擎
完成转换后，可通过如下代码片段加载并调用 TensorRT 推理引擎：
class HostDeviceMem(object):
def __init__(self, host_mem, device_mem):
self.host = host_mem
self.device = device_mem

def allocate_buffers(engine):
inputs = []
outputs = []
bindings = []
stream = cuda.Stream()

for binding in engine:
size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size
dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding))

# Allocate host and device buffers.
host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype)
device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes)

# Append the device buffer to device bindings.
bindings.append(int(device_mem))

# Append to input/output lists.
if engine.binding_is_input(binding):
inputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem))
else:
outputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem))

return inputs, outputs, bindings, stream

with open("yolov8n-seg.trt", "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())

context = engine.create_execution_context()
inputs, outputs, bindings, stream = allocate_buffers(engine)

# 假设输入数据已经准备好
for inp in inputs:
cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream)

context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle)
cuda.Context.synchronize()

for out in outputs:
cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream)
登录后复制
以上代码实现了从主机内存传输至 GPU 设备上的张量计算流程，并同步等待操作结束再提取预测结果。

性能优化技巧

使用 FP16 或 INT8 数据精度模式可显著提升吞吐量并降低延迟时间。
配置动态批量尺寸支持多实例并发请求场景下的高效利用硬件资源能力。
对于特定应用场景定制化裁剪网络结构以减少冗余运算开销。