FeiYull
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@feiyibandeganjue 3060比较特殊，不要用trtexec 编译onnx，应该使用代码编译。
没有很多代码量，30行？找时间更新下 FeiYull ***@***.*** ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: feiyibandeganjue ***@***.***> 发送时间: 2024年1月6日 11:10 收件人: FeiYull/TensorRT-Alpha ***@***.***> 抄送: FeiYull ***@***.***>, Comment ***@***.***> 主题: Re: [FeiYull/TensorRT-Alpha] 用trtexec工具转化onnx为tensorrt引擎报错 (Issue #69)
@feiyibandeganjue @Sencc 官方似乎无解：https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/3576 解决方案：源码编译onnx，https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/blob/main/tools/onnx2trt.cpp
@scteam1994 可以改，只是为了降低使用门槛
@zengwb-lx 没有
@niuyuanye 要修改类别数，比如： https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/blob/87fdb72056682835ab06e417f7d51f483e197ebf/yolov8-seg/yolov8_seg.cpp#L8 // 网络输出中，det输出特征图宽度为：116，// 116=4+80+32,32为seg部分特征，经过NMS之后，输出为：N*38，其中38=4 + 2 + 32 还有外部num_classes也要改
@niuyuanye 看你的平台，也可以试下opencv的矩阵乘法；还可尝试把最后处理全部放进cuda计算
@niuyuanye 感谢反馈，在pc上，使用intel处理器：i9-13900，实测eigen比opencv快。
@zhangzhenyu-pony 
@sunyuxiu 不管你的数据来自哪里，在线的视频流还是本地的文件，最终都可通过指针转换成cv::Mat 或者直接得到指针，然后输入就行了。