课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/38956
PyTorch版的YOLOv8是先进的高性能实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。
本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv8目标检测进行加速和部署。
•采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码，使用TensorRT API构建优化推理引擎
•支持在GPU上端到端（包括预处理、网络推理、后处理）的TensorRT加速部署
•支持FP16和INT8量化加速
•提供C++和Python的TensorRT加速命令接口
•分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示
•支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理
•提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析文档
实测推理速度提高3倍以上，采用INT8量化加速后推理速度更快。
本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示。
课程内容包括：原理篇（YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、CUDA编程方法）、实践篇（Windows和Ubuntu系统上的TensorRT加速和INT8量化部署演示）、代码解析篇（YOLOv8的TensorRT加速的代码解析） 。本课程提供YOLOv8的TensorRT加速部署代码和代码解析文档。
