使用C++部署yolov12目标检测的tensorrt模型支持图片视频推理

作品简介

视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1JPPWeAEzd/

安装环境:

cuda11.8.0+cudnn8.9.7

tensorrt8.6.1.6

opencv==4.9.0

vs2019

cmake==3.30.1

vscode

运行步骤:

下载官方模型或者自己训练的pt模型

将pt模型转成onnx模型:

yolo export model=yolov12n.pt format=onnx dynamic=False opset=12

将onnx模型转成tensorrt模型

trtexec --onnx=yolov12n.onnx --saveEngine=yolov12n.engine --fp16

修改CMakeLists.txt两处路径分别是opencv路径和tensorrt路径

重新build源码得到exe源码

运行:

测试图片:yolov12-tensorrt.exe yolov12n.engine "test.jpg"

测试视频:yolov12-tensorrt.exe yolov12n.engine "car.mp4"

项目地址:github.com/futureflsl/firc-projects

创作时间: