【YOLOv11模型改进系列】29 TensorRT模型优化与动态形状推理:让YOLOv11在GPU上飙出120FPS

发布时间:2026/9/28 10:35:35
【YOLOv11模型改进系列】29 TensorRT模型优化与动态形状推理:让YOLOv11在GPU上飙出120FPS 29 TensorRT模型优化与动态形状推理:让YOLOv11在GPU上飙出120FPS上篇我们聊了量化,你学会了用INT8把YOLOv11塞进边缘设备。但有个读者跟我吐槽:“老哥,我量化完在Jetson上才跑45FPS,可我看别人用TensorRT能跑到120FPS,是不是我模型有问题?”我看了他的代码,笑了——他把动态形状推理的坑全踩了一遍,还用了静态batch推理。今天,我就带你手撕TensorRT优化,让你的YOLOv11在GPU上真正起飞。痛点拆解:三个最常见的“优化幻觉”错误1:静态batch + 固定输入尺寸,浪费GPU算力很多人的做法是:importtensorrtastrt# 反例:固定输入尺寸builder=trt.Builder(trt.Logger

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