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Yolov8的OpenVINO和TensorRT量化部署

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简介：
本文章介绍了如何将流行的YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上进行量化部署的技术细节与实践方法。 本段落涉及的内容包括C++和Python的所有源代码、模型文件、用于推理的图片和视频资源文件。这些材料与一篇发表在博客上的文章相关联。

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  • Yolov8的OpenVINO和TensorRT量化部署
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    本文章介绍了如何将流行的YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上进行量化部署的技术细节与实践方法。 本段落涉及的内容包括C++和Python的所有源代码、模型文件、用于推理的图片和视频资源文件。这些材料与一篇发表在博客上的文章相关联。
     
  • 基于C#在OpenVINO和TensorRT平台上部署Yolov8的完整源码及数据（课程设计）.zip
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    本资源提供了一套完整的项目代码与相关数据，用于指导学生完成将YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上的C#环境部署任务。适合课程设计使用。 基于C#在OpenVINO以及TensorRT平台部署Yolov8的完整源码与数据集已通过导师指导并获得97分的成绩，适合作为课程设计或期末大作业使用。该项目无需任何修改即可直接下载运行，确保项目的完整性及可操作性。
     
  • 基于C#在TensorRT与OpenVINO平台上部署Yolov8（含源码及说明文档）.rar
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    本资源包含使用C#语言，在TensorRT和OpenVINO平台下部署YOLOv8模型的详细教程、源代码以及相关文档，适合深度学习项目开发参考。 资源内容包括基于C#在OpenVINO以及TensorRT平台部署Yolov8的完整源码、详细说明文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程设计：参数设置灵活，便于调整。 - 代码结构清晰且注释详尽，易于理解与维护。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等专业领域的大学生，在课程作业或毕业项目中可以作为参考案例使用。此外，对于任何对目标检测模型有兴趣的研究者及工程师来说也是有价值的资源。 作者是一位在业界拥有十年经验的资深算法专家，专注于Matlab、Python、C/C++以及Java等多种编程语言的应用，并且具备丰富的YOLO（You Only Look Once）算法仿真实践经验。 其专业领域涵盖但不限于计算机视觉技术开发、目标检测模型优化设计与实现、神经网络预测分析等多个方面。同时，作者还擅长于智能控制理论研究及实践应用，如信号处理、元胞自动机模拟、图像加工处理方法创新等课题。 欢迎对该领域的学习者和从业者进行交流探讨以促进共同进步和发展。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。
     
  • 使用OpenVINO CSharp异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C#异步API高效地在Windows环境中部署和运行YOLOv8模型进行目标检测。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理任务期间，应用程序可以并行执行其他工作（例如填充输入数据或调度其他请求），而无需等待当前的推理过程完成。当采用异步API时，第二个请求的数据传输与第一个推理的过程同时发生，这样就能避免硬件闲置的情况出现。在下面的代码示例中，我们将展示如何使用OpenVINO的异步接口，在C#环境中部署YOLOv8模型，并实现视频中的快速推理操作。这里会演示同步模式下每一帧图像的处理过程。
     
  • 基于OpenVINO和OpenCV部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOX模型（含源码及说明）.rar
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    本资源提供使用OpenVINO与OpenCV在CPU环境下高效部署YOLO系列目标检测模型(YOLOv5, YOLOv8, YOLOX)的完整解决方案，包括详细文档和代码。 资源内容：基于Openvino和Opencv部署YOLOv5、YOLOv8、YOLOx模型（源码+说明）.rar 适用人群：计算机、电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压。如果没有这些工具，请自行搜索下载安装即可。 免责声明：本资源仅供作为“参考资料”，而非满足特定需求的定制代码。提供的源码只能用作参考，不能直接复制和粘贴使用。由于作者在大公司工作繁忙，无法提供答疑服务，因此不保证解决所有问题或功能修改的需求。如果不存在文件缺失的问题，请理解上述免责声明内容并自行解决问题。
     
  • YOLO-TensorRT部署-使用yolo-tensorrt-master.zip
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    本项目提供了一个基于TensorRT优化过的YOLO目标检测模型部署方案，通过yolo-tensorrt-master.zip文件实现高效推理。适合需要高性能计算资源的深度学习应用开发人员参考使用。 在当前的人工智能与机器学习领域，深度学习模型的部署是一个关键环节。YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时对象检测系统因其轻量级及高效性而受到广泛欢迎。TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能推理加速器，专为优化和部署深度学习模型设计。因此，将YOLO与TensorRT结合使用可以在NVIDIA硬件平台上实现高效的部署，并显著提升检测速度和效率。 压缩包文件名为“yolo-tensorrt 部署-yolo-tensorrt-master.zip”，很可能包含用于整合YOLO模型与TensorRT的资源及代码。该文件可能包括为YOLO定制的TensorRT引擎构建工具、优化脚本、部署指南、API接口以及预训练模型等，帮助开发者快速搭建高效的实时对象检测系统。 处理这类文件时通常需要具备一定的深度学习知识和使用经验，同时对YOLO架构有所了解。整个部署过程大致包含模型转换（将YOLO从训练框架转为TensorRT支持的格式）、网络图解析、层优化（如张量核心融合及内核自动调优等）、精度校准以及最终引擎生成与测试步骤。这些操作旨在保证检测准确性的同时，最大化提升推理速度。 此外，该压缩包可能还包括一些辅助性文档以帮助理解部署过程和解决故障问题。对于寻求将YOLO模型应用于边缘设备（如自动驾驶汽车、智能监控系统）的开发者来说，此资源可显著简化工作流程。 在选择YOLO版本时也需考虑不同场景需求，例如速度与准确性的权衡。常见的选项包括YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5等，每种都有其特点和适用范围。结合TensorRT后，这些版本的性能将得到进一步优化以适应高性能计算环境。 该压缩包对于希望在实际应用中快速部署高效且准确的对象检测系统的开发者及研究人员来说是一份宝贵的资源。通过使用经过TensorRT优化后的YOLO模型，可以有效减少延迟并提升吞吐量，从而满足自动驾驶、视频监控和安防等对实时性要求较高的应用场景需求。随着深度学习技术的不断发展，类似的技术整合与优化将变得越来越普遍。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
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    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
     
  • PP-OCRv2 Python OpenVINO部署代码
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    简介：本项目提供PP-OCRv2模型在Python环境下的OpenVINO部署代码，实现高效的文字检测与识别性能优化。 1. pp-ocrv2 openvino部署代码 2. 包含检测、方向分类、文本识别代码 3. 包括示例图片 4. 检测模型为DBNet，文本识别模型为CRNN+CTC 5. 包含PaddleOCR官方提供的导出后静态图模型 6. 无需额外安装包，直接使用即可运行