目标检测是AI落地的\”第一公里\”——而TensorRT让YOLO从\”能用\”到\”能用得起\”
前言
YOLOv8是当前工业界最广泛使用的目标检测模型之一。将YOLOv8部署到生产环境的核心挑战是：如何在保持检测精度的同时，将延迟降至个位数毫秒。
这一节，我们将完成YOLOv8从PyTorch到TensorRT的完整部署链路：PyTorch模型 → ONNX导出 → TensorRT Engine构建 → 动态batch推理 → 后处理优化（NMS的CUDA实现）→ 完整推理服务。每个环节都包含可运行的代码。
一、PyTorch到ONNX：YOLOv8的导出挑战
1.1 YOLOv8的ONNX导出难点
YOLOv8模型有两个导出难点：
# YOLOv8 导出脚本
import torch
from ultralytic
