低光照补偿yolov8模型在Jetson AGX上的部署

资源摘要信息:"带低光照补偿的yolov8检测分割模型（The deployment of Yolov8-seg on Jetson AGX）" 知识点: 1. YOLOv8检测分割模型：YOLO（You Only Look Once）是一种被广泛使用的实时目标检测系统。YOLOv8作为其最新版本，改进了之前的YOLO模型，使其在目标检测和分割任务上拥有更高的准确性和效率。YOLOv8继承了YOLO的快速和准确性，适用于各种实时应用场景。检测分割模型能够同时进行目标的检测和分割，为计算机视觉任务提供了更多的灵活性和应用范围。 2. 低光照补偿技术：在计算机视觉和图像处理中，低光照条件下的图像往往难以准确识别。低光照补偿技术是一种图像预处理方法，旨在提高在光线不足环境下拍摄图像的可视质量，以便于后续的图像分析和处理。这项技术在提高夜间或昏暗场景中检测和识别准确率方面发挥着关键作用。 3. Jetson AGX：Jetson AGX是NVIDIA推出的一款小型化、高性能边缘计算平台。它搭载了NVIDIA的Turing架构GPU，专为边缘AI推理和深度学习应用设计。Jetson AGX能够提供强大的计算性能，支持多种AI框架和库，适用于机器人、无人机、边缘计算设备和嵌入式系统等。 4. TensorRT：TensorRT是NVIDIA推出的一款深度学习推理优化器和运行时引擎。它能够优化神经网络模型，以获得更低的延迟和更高的吞吐量。通过使用TensorRT，可以将训练好的模型转换成高效的执行格式，从而部署在Jetson AGX等边缘计算设备上运行。TensorRT支持FP16和INT8两种精度模式，FP16模式可以提供更高的精度和速度，而INT8模式可以进一步提升推理性能。 5. 文件构成分析：根据压缩包文件名称列表，我们可以看到以下几个关键文件： - build.cu：此文件负责创建TensorRT引擎，可以支持FP16或INT8两种精度模式。它对TensorRT引擎的生成进行了封装，使得整个推理过程更加高效和简洁。 - engine.cu：此文件是对TensorRT引擎的进一步封装，主要涉及模型的加载和执行。通过对TensorRT引擎的封装，简化了在Jetson AGX上的部署和推理流程。 - yolo_infer.cpp：这是一个封装文件，主要用于处理yolov8-seg的推理任务。它利用创建好的TensorRT引擎进行目标检测和分割的实时推理工作。 - yolo_trt.cpp：负责CPU/GPU内存管理的封装，优化了内存使用，以保证在Jetson AGX这样的边缘设备上运行时能够更高效地使用计算资源。 总结：本资源提供了一个关于YOLOv8检测分割模型在Jetson AGX上的部署案例。资源中涉及的关键技术和文件提供了详细的技术实施细节，从模型推理到边缘设备部署。这些内容对于学习和应用边缘AI技术，特别是实时视频处理和计算机视觉领域的进阶学习者和工程师来说非常有帮助。