使用TensorRT API_YOLOv11-TensorRT的YOLOv11的C++实现

YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用C++实现并使用NVIDIA TensorRT进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测，并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 主要特点： 模型转换：将 ONNX 模型转换为 TensorRT 引擎文件以加速推理。 视频推理：有效地对视频文件进行对象检测。 图像推理：对单个图像执行对象检测。 高效率：针对使用 NVIDIA GPU 的实时物体检测进行了优化。 使用 CUDA 进行预处理：支持 CUDA 的预处理，可实现更快的输入处理。 先决条件 CMake（版本 3.18 或更高版本） TensorRT（V8.6.1.6：用于使用 YOLOv11 进行优化推理。） CUDA 工具包（V11.7：用于 GPU 加速） OpenCV（V4.10.0：用于图像和视频处理） NVIDIA GPU（计算能力 7.5 或更高）

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在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法，这是一个优质的算法部署实战案例。TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能的深度学习推理（Inference）优化和运行时库，它能够为深度学习模型提供高效的运行速度和低延迟。SuperPoint和SuperGlue是计算机视觉领域的关键算法，分别用于特征检测与描述以及特征匹配。 让我们了解SuperPoint算法。SuperPoint是一种自监督学习的局部特征检测和描述符方法，它的设计目标是能够在各种复杂的环境和光照条件下稳定地提取出图像的关键点，并为其分配独特的描述符。该算法通过对比度度量、响应度选择和几何一致性检查等步骤，确保了所提取特征的质量和稳定性。 接下来是SuperGlue，它是一个两阶段的特征匹配框架。在第一阶段，SuperGlue利用图神经网络（GNN）来学习特征之间的关系，以增强匹配的准确性。第二阶段，它采用了一种基于注意力的匹配策略，根据特征之间的相似性进行加权，从而提高匹配的鲁棒性。SuperGlue在图像配对、姿态估计和三维重建等领域有着广泛的应用。 TensorRT在部署SuperPoint和SuperGlue时的角色至关重要。它通过将深度学习模型转换为高效的C++接口，可以显著加速推理过程。TensorRT支持模型的优化，包括量化、裁剪和层融合，这些技术有助于减少计算资源的需求，同时保持模型的精度。在实际应用中，这通常意味着更快的处理速度和更低的功耗。 在实战项目中，我们首先需要将训练好的SuperPoint和SuperGlue模型转换为TensorRT兼容的格式。这通常涉及模型的序列化，以便TensorRT可以理解和优化模型的计算图。然后，我们需要编写C++或Python代码来加载模型，处理输入图像，执行推理，并处理输出结果。在这个过程中，我们需要注意数据类型的转换，以及输入和输出的尺寸和格式，以确保与TensorRT的接口匹配。 为了验证部署效果，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能。这可能包括计算特征检测的速度、特征匹配的精度等指标。此外，我们还需要关注模型在不同硬件平台上的表现，比如GPU、CPU或者嵌入式设备，以确定最合适的部署方案。 这个项目将指导你如何利用TensorRT高效地部署SuperPoint和SuperGlue算法，实现高质量的特征检测和匹配。通过实践，你将掌握深度学习模型优化、推理引擎使用以及性能调优等关键技能，这对于在实际的计算机视觉项目中应用这些先进算法具有很高的价值。

NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 该代码将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。经过测试，推理可以实现2ms所有，全流程包含前后处理仅有15ms左右。 此处提供了项目源码以及模型文件。

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RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace带有python代码。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些层，并且在caffe中没有upsam RetinaFace C ++重新实现源参考资源RetinaFace用python代码提供在Insightface中。 模型转换工具MXNet2Caffe您需要自己添加一些图层，并且在caffe中没有上采样，您可以用反卷积代替，并且可能会有一点精度损失。 来自mobilenet25的原始模型参考，我已经对其进行了重新培训。 演示$ mkdir build $ cd build / $ cmake ../ $使您需要修改CmakeList文件中的依赖路径。 测速硬件：1080Ti test1：mod

YOLOv8使用TensorRT加速！首先是YOLOv8模型训练和导出：使用YOLOv8的训练代码和数据集进行模型训练。导出YOLOv8模型的权重文件和配置文件，以便后续在C++中加载和使用。安装TensorRT和相关依赖：下载并安装NVIDIA TensorRT，TensorRT是一个深度学习推理加速库。安装CUDA和CUDNN，确保与TensorRT版本兼容。安装OpenCV，用于图像处理和预处理。将YOLOv8模型转换为TensorRT格式：使用TensorRT提供的工具和API将YOLOv8模型从常规框架（如PyTorch或）转换为TensorRT格式。这涉及模型的序列化和优化，以便在TensorRT中进行高效的推理。 本栏目使用C++编写应用程序代码来加载TensorRT格式的YOLOv8模型并进行推理。使用TensorRT的C++ API，创建推理引擎并配置相关参数。进行图像预处理，如调整尺寸、归一化等操作。将预处后的图像输入到TensorRT引擎中进行目标检测推理。 解析和处理推理结果，包括目标框的提取、类别预测和置信度计算等。构建和编译： 使用适当的构建工具进行配置。

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由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速 适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程