实战 | YOLOv8使用TensorRT加速推理教程(步骤 + 代码)

导  读

    本文主要介绍如何使用TensorRT加速YOLOv8模型推理的详细步骤与演示。 

YOLOv8推理加速的方法有哪些?

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    YOLOv8模型推理加速可以通过多种技术和方法实现,下面是一些主要的策略:

    1. 模型结构优化

    网络剪枝:移除模型中不重要的神经元或连接,减少模型复杂度。

    模型精简:设计更轻量级的模型架构,比如使用更少的卷积层或更小的卷积核。

    2. 算子优化

    算子融合:将多个连续的操作合并成一个,减少计算和内存开销。

    内核优化:利用特定硬件的优化指令集,如AVX2, AVX512等,针对CPU进行优化。

    3. 量化

    权重量化:将模型的权重和激活值从浮点数转换为定点数(如8位或16位整数),降低计算复杂度。

    混合精度训练:在训练过程中使用混合精度,如FP16,以加快训练和推理速度。

    4. 编译器和运行时优化

    TensorRT:使用NVIDIA的TensorRT对模型进行优化,生成高效的执行引

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