终极指南：5步在Jetson上部署YOLOv8-TensorRT

终极指南：5步在Jetson上部署YOLOv8-TensorRT

【免费下载链接】YOLOv8-TensorRTYOLOv8 using TensorRT accelerate !项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/YOLOv8-TensorRT

如何在嵌入式设备上实现实时目标检测？面对边缘计算场景中的性能瓶颈，YOLOv8结合TensorRT技术为Jetson平台带来了突破性的解决方案。本文将带你从零开始，通过功能导向的设计思路，快速掌握在Jetson上部署YOLOv8-TensorRT的核心技巧。

🚀 快速上手：从模型到推理

一键模型转换技巧

你将会学到如何将PyTorch模型快速转换为TensorRT引擎。首先在PC端执行：

python3 export-det.py --weights yolov8s.pt --sim

这个命令会自动完成模型简化，生成兼容性最佳的ONNX格式。关键参数--sim能够自动优化模型结构，避免后续转换中的兼容性问题。

嵌入式部署实战

将生成的ONNX模型传输到Jetson设备后，使用TensorRT内置工具进行最终转换：

/usr/src/tensorrt/bin/trtexec \ --onnx=yolov8s.onnx \ --saveEngine=yolov8s.engine

转换完成后，让我们一起来验证推理效果。项目提供了完整的C++实现，编译过程简单高效：

mkdir build && cd build cmake .. && make

现在你可以测试各种输入源了：

• 单张图片：./yolov8 yolov8s.engine data/bus.jpg
• 批量处理：`./yolov8 yolov8s.engine data/
• 视频流：`./yolov8 yolov8s.engine data/test.mp4

⚡ 性能调优：让推理飞起来

内存优化配置方案

Jetson设备内存有限，合理的配置至关重要。在main.cpp中调整以下核心参数：

float score_thres = 0.25f; // 置信度阈值 float iou_thres = 0.65f; // NMS重叠阈值 int topk = 100; // 最大检测数量

量化加速策略

为了进一步提升推理速度，考虑使用FP16量化：

/usr/src/tensorrt/bin/trtexec \ --onnx=yolov8s.onnx \ --saveEngine=yolov8s-fp16.engine \ --fp16

⚠️注意事项：量化可能会轻微影响精度，建议在部署前进行充分测试。

🎯 高级功能：多任务支持

实例分割部署

除了目标检测，YOLOv8还支持实例分割任务。转换步骤类似，但需要调整原型参数：

int seg_h = 160; // 原型高度 int seg_w = 160; // 原型宽度 int seg_channels = 32; // 原型通道数

姿态估计实现

对于人体姿态估计，配置关键点可视化参数：

// 关键点颜色配置 std::vector<cv::Scalar> colors = { cv::Scalar(255, 0, 0), // 鼻子 cv::Scalar(0, 255, 0), // 左眼 // ... 更多关键点配置

🔧 问题排查：边学边解

常见转换问题

❓问题：模型转换失败，提示不支持的算子 ✅解决方案：确保使用PyTorch原始模型，避免第三方转换工具

❓问题：推理时内存不足 ✅解决方案：减小输入尺寸或使用yolov8n等更小的模型变体

性能验证方法

部署完成后，通过以下指标验证性能：

• 推理延迟：单帧处理时间
• 内存占用：运行时内存使用情况
• 准确率：在测试集上的表现

通过本指南，你已经掌握了在Jetson平台上部署YOLOv8-TensorRT的完整流程。从模型转换到性能优化，再到多任务扩展，这套方法论将帮助你在各种边缘计算场景中游刃有余。

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