YOLOv8-TensorRT-CPP

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这个C++项目展示了如何在NVIDIA GPU上借助TensorRT运行YOLOv8，覆盖目标检测、语义分割和人体姿态估计三大任务。它可以直接读取Ultralytics的预训练权重，指定模型后就能得到带标注的输出，省去自己搭建推理流程的麻烦。代码完整呈现了从PyTorch到ONNX再到优化后的TensorRT引擎的转换链路，适合想弄清每个环节而不是把整个流程当黑盒使用的开发者。除了FP32和FP16，还支持基于校准数据的INT8量化，并附带一个基准测试工具，能分别报告预处理、推理和后处理耗时。对于在Linux环境下使用CUDA和OpenCV构建低延迟视觉应用的工程师来说，这是一个很实用的起点。