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系统 ：ubuntu 18.04
代码 ：https://github.com/triple-Mu/YOLOv8-TensorRT
conda 环境 ： 按照上面代码环境安装 python==3.8
cuda : 11.8
tensorrt : 8.5.1.7-1+cuda11.8
没有cudnn
nvidia-tensorrt(conda) : 8.4.1.5
Driver Version: 530.41.03
在我电脑上加速 3倍左右 文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-688428.html
我电脑设备 3060文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-688428.html
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环境配置： 将pytorch模型转为openvino模型: python量化脚本：（改编自https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/main/notebooks/230-yolov8-optimization/230-yolov8-optimization.ipynb） python推理： C++推理：（openvino库读取xml文件在compile_model时报错，暂时不明原因，改用onnx格式推理） 参考：h
https://www.bilibili.com/video/BV1Pa4y1N7HS https://github.com/Monday-Leo/YOLOv8_Tensorrt 基于 Tensorrt 加速 Yolov8 ，本项目采用 ONNX转Tensorrt 方案 支持 Windows10 和 Linux 支持 Python/C++ Tensorrt 8.4.3. Cuda 11.6 Cudnn 8.4.1 onnx 1.12.0 安装 yolov8 仓库，并下载官方模型。 使用官方命令 导出ONNX模型 。 使用本仓库
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所有过程均可以参考本人所写的文章 （1）虚拟环境工具 MInforge3-Linux-aarch64 Jetson 平台都是RAM架构，平常的conda都是基于X86架构平台的。环境搭建参考文章 （2）YOLOv8_ros代码，采用自己创建的yolov_ros代码。yolov8_ros参考文章 （3）jetpack 环境（本篇文章是 jetpack5.1.2 )jetpack升级参考
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特别说明：参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档，如有侵权告知删，谢谢。 模型和完整仿真测试代码，放在github上参考链接 模型和代码。 因为之前写了几篇yolov8模型部署的博文，存在两个问题：部署难度大、模型推理速度慢。该篇解
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