SHOUshou0426
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@Linaom1214
您好，我是自己编写的onnx-tensorrt 请您查看 ``` // onnx to yolov8 void Yolo::onnxYoloEngine(const nvinfer1::DataType dataType){ if(fileExists(m_EnginePath))return; // load onnx model std::ifstream onnxFile(m_WtsFilePath.c_str(), std::ios::binary | std::ios::in); if (!onnxFile.is_open()) { std::cerr getNbErrors(); ++i) { std::cout getError(i)->desc()...
您那边使用官方的模型，转换tensorrt 并没有出现乱框的情况，是吗
> > 您那边使用官方的模型，转换tensorrt 并没有出现乱框的情况，是吗 > > 是的，不过要确保，转出的时候是全精度的onnx模型 FP32 精度是吗
> > > > 您那边使用官方的模型，转换tensorrt 并没有出现乱框的情况，是吗 > > > > > > > > > 是的，不过要确保，转出的时候是全精度的onnx模型 > > > > > > FP32 精度是吗 > > 是的 好的，感谢您的回答，我验证一下，是否是模型问题，后续有问题，请多多指教
> > > > 您那边使用官方的模型，转换tensorrt 并没有出现乱框的情况，是吗 > > > > > > > > > 是的，不过要确保，转出的时候是全精度的onnx模型 > > > > > > FP32 精度是吗 > > 是的 您好，我尝试了使用trtexec 转换进行推理，还是出现上述情况 trtexec...
> > 您好，我是自己编写的onnx-tensorrt 请您查看 > > ``` > > // onnx to yolov8 > > void Yolo::onnxYoloEngine(const nvinfer1::DataType dataType){ > > if(fileExists(m_EnginePath))return; > > > > // load onnx model...
> > > > 您好，我是自己编写的onnx-tensorrt 请您查看 > > > > ``` > > > > // onnx to yolov8 > > > > void Yolo::onnxYoloEngine(const nvinfer1::DataType dataType){ > > >...
> > > > > 您好，我是自己编写的onnx-tensorrt 请您查看 > > > > > ``` > > > > > // onnx to yolov8 > > > > > void Yolo::onnxYoloEngine(const nvinfer1::DataType...
> > > > 您好，我是自己编写的onnx-tensorrt 请您查看 > > > > ``` > > > > // onnx to yolov8 > > > > void Yolo::onnxYoloEngine(const nvinfer1::DataType dataType){ > > >...