Zam20191. 项目概述
最近YOLOv6正式发布，作为目标检测领域的新成员，它在精度和速度上都有显著提升。作为一名长期从事计算机视觉开发的工程师，我决定在Windows平台上尝试部署YOLOv6的TensorRT模型，并成功实现了图片和视频的推理功能。整个过程涉及模型转换、环境配置、代码编译等多个环节，虽然踩了不少坑，但最终效果令人满意。
这个项目适合有一定C++和深度学习基础的开发者参考。通过本文，你将学会如何将YOLOv6模型从PyTorch格式转换为TensorRT引擎，并使用C++编写高效的推理程序。相比Python实现，C++版本在性能上更有优势，特别适合需要低延迟的应用场景。
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2. 环境准备
2.1 硬件要求
首先确认你的电脑满足以下硬件条件：
- Windows 10或11操作系统
- NVIDIA独立显卡（非集成显卡）
- 至少8GB显存（RTX2070及以上推荐）
注意：可以通过任务管理器（Ctrl+Shift+Esc）查看显卡信息，必须看到"NVIDIA"字样才表示有独立显卡。AMD显卡或集成显卡无法使用CUDA加速。
2.2 软件环境
以下是经过测试的软件版本组合：
- Visual Studio 2019/2022
- CMake 3.30.1
- CUDA 11.8.0 + cuDNN 8.9.7
- TensorRT 8.6.1.6
- OpenCV 4.9.0
- Anaconda3 + Python 3.10
- PyTorch 2.5.1+cu124
建议尽量保持版本一致以避免兼容性问题。安装这些组件时需要注意：
- CUDA和cuDNN版本必须严格匹配
- TensorRT版本要与CUDA版本兼容
- OpenCV建议使用预编译版本，配置环境变量更方便
3. 模型转换流程
3.1 获取YOLOv6模型
首先从官方仓库下载预训练的YOLOv6模型（如yolov6n.pt）。这个PyTorch模型文件是我们转换的起点。
3.2 转换为ONNX格式
在Anaconda环境中安装好YOLOv6所需依赖后，执行以下转换命令：
bash复制yolo export model=yolov6n.pt format=onnx dynamic=False opset=