YOLOv8-TensorRT-CPP 项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

YOLOv8-TensorRT-CPP/
├── CMakeLists.txt
├── README.md
├── include/
│   ├── argsParser.h
│   ├──buffers.h
│   ├──common.h
│   ├──logger.h
│   ├──parserOnnxConfig.h
│   └──trtUtil.h
├── models/
│   └── yolov8.onnx
├── samples/
│   └── yolov8/
│       ├── CMakeLists.txt
│       ├── README.md
│       ├── yolov8.cpp
│       └── yolov8.py
├── scripts/
│   └── download_models.sh
└── src/
    ├── argsParser.cpp
    ├── buffers.cpp
    ├── common.cpp
    ├── logger.cpp
    ├── parserOnnxConfig.cpp
    └── trtUtil.cpp

目录结构介绍

• CMakeLists.txt: 用于构建项目的CMake配置文件。
• README.md: 项目说明文档。
• include/: 包含项目所需的头文件。
  • argsParser.h: 命令行参数解析头文件。
  • buffers.h: 缓冲区管理头文件。
  • common.h: 通用工具头文件。
  • logger.h: 日志记录头文件。
  • parserOnnxConfig.h: ONNX模型配置解析头文件。
  • trtUtil.h: TensorRT工具头文件。
• models/: 存放预训练的ONNX模型文件。
  • yolov8.onnx: YOLOv8模型文件。
• samples/: 包含示例代码。
  • yolov8/: YOLOv8示例代码目录。
    • CMakeLists.txt: 示例代码的CMake配置文件。
    • README.md: 示例代码说明文档。
    • yolov8.cpp: C++示例代码。
    • yolov8.py: Python示例代码。
• scripts/: 包含辅助脚本。
  • download_models.sh: 下载模型文件的脚本。
• src/: 包含项目源代码。
  • argsParser.cpp: 命令行参数解析源文件。
  • buffers.cpp: 缓冲区管理源文件。
  • common.cpp: 通用工具源文件。
  • logger.cpp: 日志记录源文件。
  • parserOnnxConfig.cpp: ONNX模型配置解析源文件。
  • trtUtil.cpp: TensorRT工具源文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• samples/yolov8/yolov8.cpp: 这是主要的启动文件，包含了YOLOv8模型的推理逻辑。通过编译和运行这个文件，可以执行目标检测任务。

启动文件介绍

• yolov8.cpp: 该文件包含了YOLOv8模型的初始化、输入数据的预处理、推理执行以及输出结果的后处理。具体步骤如下：
  • 初始化: 加载ONNX模型并转换为TensorRT引擎。
  • 预处理: 对输入图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作。
  • 推理执行: 使用TensorRT引擎执行推理。
  • 后处理: 解析推理结果，得到检测框和类别信息。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• CMakeLists.txt: 这是主要的配置文件，用于构建项目。它定义了项目的依赖项、源文件、头文件路径等。

配置文件介绍

• CMakeLists.txt: 该文件包含了项目的构建配置，具体内容如下：
  • 项目名称: 定义了项目的名称。
  • 版本号: 定义了项目的版本号。
  • 依赖项: 定义了项目所需的依赖库，如TensorRT、OpenCV等。
  • 源文件: 列出了所有需要编译的源文件。
  • 头文件路径: 定义了头文件的搜索路径。
  • 目标生成: 定义了生成的可执行文件或库文件。

通过配置这个文件