使用TensorRT加速YOLOV8：实战指南

"本文主要介绍了如何使用Tensort库对YOLOV8模型进行加速，包括数据集的准备、模型训练、验证、预测以及模型转换和Tensort的编译步骤。" YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，而YOLOV8是该系列的最新版本，它在速度和准确性上进行了优化。Tensort是一个用于深度学习模型加速的库，特别是针对NVIDIA的TensorRT，它可以高效地优化和部署深度学习模型，以提高推理速度。 首先，为了训练YOLOV8模型，我们需要准备数据集。这涉及到创建一个名为"data"的目录，其中包括"annotations"（存放XML注解文件）、"images"（存放图片）、"ImageSets"和"labels"四个子文件夹。其中，XML文件用于存储图像的边界框信息，txt文件则用于记录每个类别的样本。 接着，通过`splitDataset.py`脚本对数据集进行切分，分为训练集、验证集和测试集。`XML2TXT.py`用于将XML注解转换为更易于处理的TXT格式。`ViewCategory.py`脚本用于查看数据集中不同类别的数量和类别名称。 在"data"目录下创建yaml配置文件，例如"data/crack.yaml"，定义训练、验证和测试的数据路径，类别数量（nc），以及类别名称（names）。例如，这里只有一个类别'crack'。 然后，利用提供的命令行参数开始模型训练，如`yolotask=detectmode=train model=yolov8n.pt data=data/crack.yaml batch=16 epochs=100 imgsz=640 workers=2 device=0`，其中指定了训练模式、模型路径、数据配置、批大小、训练轮数、图像尺寸和设备（这里使用GPU 0）。 训练完成后，执行模型验证，评估验证集上的性能，如`yolotask=detectmode=val model=runs/detect/train/weights/best.pt data=data/crack.yaml device=0`。 模型预测可以使用`yolotask=detectmode=predict model=runs/detect/train/weights/best.pt source=data/images device=0`，对指定的图像目录进行预测。 为了将PyTorch模型转换为Tensort支持的格式，可以使用王新宇提供的`gen_wts.py`脚本，将`.pt`模型权重转换为`.wts`格式。 最后，为了编译并使用Tensort，需要下载对应CUDA版本的Tensort源码，如CUDA 11.3，并获取王新宇的TensorRTX最新版本。修改`CMakeLists.txt`文件后，使用CMake进行编译，确保配置正确，然后生成项目，编译并构建Tensort引擎，以便在GPU上加速YOLOV8模型的推理。 通过以上步骤，我们可以成功利用Tensort库对YOLOV8模型进行加速，提升其在目标检测任务中的运行效率。