Windows下使用tensorrt配置YOLOv8进行加速

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win10下 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】 - 知乎 (zhihu.com)

yolov8 tensorrt 实战之先导_哔哩哔哩_bilibili

FeiYull/TensorRT-Alpha: 🔥🔥🔥TensorRT for YOLOv8、YOLOv8-Pose、YOLOv8-Seg、YOLOv8-Cls、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLONAS…🚀🚀🚀CUDA IS ALL YOU NEED.🍎🍎🍎 (github.com)

本次部署的流程是pytorch转换为onnx再转换为trt

配套资源文件下载地址：待更新

前期准备

安装vs2019

直接默认在C盘安装，防止后续出错

vs2019的下载地址位于：[Downloads & Keys - Visual Studio Subscriptions](https://my.visualstudio.com/Downloads?q=Visual Studio 2019)

需要登录之后才可以进行下载，不要使用太新的，太新的会导致未知的问题出现。

安装cuda和cudnn以及tensorrt

cuda安装直接也选择在默认目录即可，安装的时候请选择默认目录，防止不必要的麻烦，并且需要先安装vs再安装cuda，这样可以直接把插件加入到vs中，后面使用非常方便。

安装之后首先可以在C盘该目录下找到安装好的cuda组件

并且在命令行中输入nvcc -V之后会显示cuda对应的版本信息。

tensorrt移动到F盘中，并将lib目录添加到系统环境变量中。

Opencv安装并添加环境变量

之后安装opencv并将其添加到系统环境变量中，注意此处需要添加两个环境变量。

进行tensorrt的测试

直接打开官方提供的mnist数据集的测试、

重新生成解决方案

测试成功！！！！

创建属性表

属性表创建之后后续我们直接进行属性表的添加即可，对于新项目而言非常之方便。

tensorrt属性表

首先随便创建一个c++的空项目

创建新的属性表

点击属性表，在添加对应的依赖。

包含目录中添加tensorrt对应的依赖文件，注意这个位置有三个库文件

然后在链接器的输入中添加对应的lib文件，所有的lib文件都添加进来

在预处理器中添加对应指令_CRT_SECURE_NO_WARNINGS：

opencv属性表

包含目录，.h文件

库目录，lib文件

链接器文件中添加对应的链接器文件，带d的表示debug模式

cuda属性表在这个位置，直接添加现成的即可

项目测试

直接在当前的解决方案中新建空项目，分别是原始代码中的yolov8中和utils文件中以及tensorrt的官方示例中拷贝对应的文件加载到项目中来，按照x64的形式进行生成，因为我是先安装的cuda所以导致，可能有加载不到的问题，所以最好是先安装vs再安装cuda，非常方便之。

编译生成exe之后，直接执行下列指令可以对模型进行预测。

app_yolov8.exe  --model=../../data/yolov8/yolov8n.trt --size=640 --batch_size=1  --img=../../data/6406407.jpg   --show --savePath
Project2.exe  --model=yolov8n.trt --size=640 --batch_size=1  --img=000110.jpg  --show --savePath

Project2.exe  --model=yolov8n.trt --size=640 --batch_size=8  --video=demo.mp4  --show --savePath=../

预测效果如下所示：