以下是您提供的代码段,已根据Doxygen标准添加中文注释:
/**
* @brief YOLOV8 析构函数
*
* 在析构时释放设备上的输出缓冲区内存。
*/
YOLOV8::~YOLOV8()
{
CHECK(cudaFree(m_output_src_transpose_device));
}
/**
* @brief 初始化 YOLOV8 模型
*
* @param trtFile 传入的 TensorRT 文件数据(字节数组)
* @return true 初始化成功
* @return false 初始化失败(例如文件为空或其他错误)
*/
bool YOLOV8::init(const std::vector<unsigned char>& trtFile)
{
// 检查传入的 TRT 文件是否为空
if (trtFile.empty())
{
return false;
}
// 创建 TensorRT 运行时对象
std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime> runtime =
std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime>(nvinfer1::createInferRuntime(sample::gLogger.getTRTLogger()));
// 检查运行时对象是否创建成功
if (runtime == nullptr)
{
return false;
}
// 反序列化生成 CUDA 引擎
this->m_engine = std::unique_ptr<nvinfer1::ICudaEngine>(runtime->deserializeCudaEngine(trtFile.data(), trtFile.size()));
// 检查引擎是否创建成功
if (this->m_engine == nullptr)
{
return false;
}
// 创建执行上下文
this->m_context = std::unique_ptr<nvinfer1::IExecutionContext>(this->m_engine->createExecutionContext());
// 检查上下文是否创建成功
if (this->m_context == nullptr)
{
return false;
}
// 如果启用动态批处理,则设置绑定维度
if (m_param.dynamic_batch)
{
this->m_context->setBindingDimensions(0, nvinfer1::Dims4(m_param.batch_size, 3, m_param.dst_h, m_param.dst_w));
}
// 获取输出维度信息,并计算总物体数
m_output_dims = this->m_context->getBindingDimensions(1);
m_total_objects = m_output_dims.d[2];
assert(m_param.batch_size <= m_output_dims.d[0]);
// 计算输出区域大小
m_output_area = 1;
for (int i = 1; i < m_output_dims.nbDims; i++)
{
if (m_output_dims.d[i] != 0)
{
m_output_area *= m_output_dims.d[i];
}
}
// 在 GPU 上分配输出缓冲区内存空间
CHECK(cudaMalloc(&m_output_src_device, m_param.batch_size * m_output_area * sizeof(float)));
CHECK(cudaMalloc(&m_output_src_transpose_device, m_param.batch_size * m_output_area * sizeof(float)));
// 根据目标和源图像的高宽比计算缩放因子
float a = float(m_param.dst_h) / m_param.src_h;
float b = float(m_param.dst_w) / m_param.src_w;
float scale = a < b ? a : b;
// 构建从源到目标的仿射变换矩阵
cv::Mat src2dst = (cv::Mat_<float>(2, 3) << scale, 0.f,
(-scale * m_param.src_w + m_param.dst_w + scale - 1) * 0.5,
0.f, scale,
(-scale * m_param.src_h + m_param.dst_h + scale - 1) * 0.5);
// 初始化目标到源的逆仿射变换矩阵并求逆
cv::Mat dst2src = cv::Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
cv::invertAffineTransform(src2dst, dst2src);
// 保存逆变换矩阵参数以便后续使用
m_dst2src.v0 = dst2src.ptr<float>(0)[0];
m_dst2src.v1 = dst2src.ptr<float>(0)[1];
m_dst2src.v2 = dst2src.ptr<float>(0)[2];
m_dst2src.v3 = dst2src.ptr<float>(1)[0];
m_dst2src.v4 = dst2src.ptr<float>(1)[1];
m_dst2src.v5 = dst2src.ptr<float>(1)[2];
return true; // 返回初始化成功标志
}
希望这些注释能帮助您更好地理解代码!如果有任何进一步的问题,请随时告诉我。
内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问