Ubuntu20.04下C++集成TensorRT 8.2实现YOLOv8多batch推理

资源摘要信息:"在Ubuntu 20.04操作系统环境下，使用C++语言和TensorRT 8.2深度学习推理平台来执行YOLOv8分类模型的推理预测任务，并对模型进行适配以支持多batch推理，提供了完整的源代码实现。本资源强调了多batch推理的集成，有助于提高模型的处理能力和吞吐量。以下将详细阐述所涉及的关键知识点。" 知识点： 1. Ubuntu 20.04操作系统 Ubuntu 20.04，代号为Focal Fossa，是Ubuntu系列中的一款长期支持（LTS）版本，发布于2020年4月。该版本基于Linux内核的5.x系列，具有稳定性高、更新周期长等特点。Ubuntu 20.04提供了丰富的软件包以及对新技术的支持，非常适合开发和生产环境。 2. C++编程语言 C++是一种广泛使用的高性能编程语言，以其执行速度快、性能优异和资源管理灵活而著称。它是构建复杂系统和应用程序的首选语言之一，特别适用于系统软件开发、游戏开发、实时物理模拟等领域。 3. TensorRT深度学习推理平台 TensorRT是由NVIDIA开发的一个推理加速器，它优化了深度学习模型的性能，使得在NVIDIA的GPU上运行时能够达到更高的吞吐量和更低的延迟。TensorRT 8.2版本特别支持对YOLO模型的优化。它能够对模型进行优化和转换，以利用GPU的并行计算能力。 4. YOLOv8分类模型 YOLO（You Only Look Once）是一系列实现实时目标检测系统的算法。YOLOv8作为其系列的最新版本，具有更高的准确度和速度。YOLOv8不仅适用于目标检测，还包括了分类功能。分类模型是将输入图像分配给预定义类别的一种模型。 5. 推理预测 推理预测是指使用训练好的深度学习模型，对新的输入数据进行分析处理，以得出结论或预测的过程。在本资源中，推理预测是指应用YOLOv8分类模型，对输入图像进行分类操作。 6. 多batch推理 在深度学习中，batch大小指的是每次训练或预测时输入模型的数据量。多batch推理是指同时处理多个数据批次，以提升处理效率和吞吐量。TensorRT优化了多batch推理，使得相同的计算资源可以更高效地处理更多的数据。 7. CMake构建系统 CMake是一个跨平台的自动化构建系统，它使用CMakeLists.txt配置文件来指定项目的构建过程。在本资源中，CMake被用于编译和链接C++代码，生成可执行文件。 8. 文件结构 本资源包含的文件结构表明，源码是通过典型的C++项目结构组织的。CMakeLists.txt文件位于根目录，它是构建脚本的核心。include目录通常用于存放头文件，这些头文件包含了项目中函数和类的声明。src目录包含源代码文件，即函数和类的定义。cfg目录可能用于存放配置文件，这些配置文件在构建过程中可被CMake读取。 通过结合Ubuntu 20.04操作系统、C++编程语言、TensorRT深度学习推理平台、YOLOv8分类模型以及多batch推理技术，本资源为用户提供了在Linux环境中对深度学习模型进行高效率推理预测的完整实现。此外，通过CMake构建系统，用户可以更加方便地编译和管理该项目。对于希望在NVIDIA GPU上实现高性能深度学习应用的开发者来说，这是一个非常有实际应用价值的参考资源。