yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

测试信息

  • 测试平台:linux+docker
  • 硬件:NVIDIA 3070
  • 模型输入:batchx3x640x640(测试设置batch为8)
  • 测试模型:yolov8n,yolov8s,yolov8n,更多模型测试可以去网盘下载:文件分享

测试仓库

yolov8相关tensrrt+cuda部署代码在仓库TensorRT-Alpha:

https://github.com/FeiYull/tensorrt-alpha

测试结果速览

测试指令:

# yolov8n
./app_yolov8  --model=../../data/yolov8/yolov8n.trt --size=640 --batch_size=8 --video=../../data/face-demographics-walking-and-pause.mp4   --show
# yolov8s
./app_yolov8  --model=../../data/yolov8/yolov8s.trt --size=640 --batch_size=8 --video=../../data/face-demographics-walking-and-pause.mp4   --show
# yolov8m
./app_yolov8  --model=../../data/yolov8/yolov8m.trt --size=640 --batch_size=8 --video=../../data/face-demographics-walking-and-pause.mp4   --show

需要注意:下图中,preprocess包含图像预处理,例如:resize, padding等。postprocess包含decode和NMS,下面测试结果速览,仅供参考:

yolov8n:

 yolov8s:

 yolov8m:

 yolov8l yolov8x可以自己去仓库玩耍一下。

更新计划

“Win10环境下:yolov8的模型部署运行教程”

以上是关于yolov8在TensorRT+cuda加持下的性能测试的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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