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添加注释,以doxgen标准,中文: YOLOV8::~YOLOV8() { CHECK(cudaFree(m_output_src_transpose_device)); } bool YOLOV8::init(const std::vector& trtFile) { if (trtFile.empty()) { return false; } std::unique_ptr

以下是您提供的代码段,已根据Doxygen标准添加中文注释:

  1. /**
  2. * @brief YOLOV8 析构函数
  3. *
  4. * 在析构时释放设备上的输出缓冲区内存。
  5. */
  6. YOLOV8::~YOLOV8()
  7. {
  8. CHECK(cudaFree(m_output_src_transpose_device));
  9. }
  10. /**
  11. * @brief 初始化 YOLOV8 模型
  12. *
  13. * @param trtFile 传入的 TensorRT 文件数据(字节数组)
  14. * @return true 初始化成功
  15. * @return false 初始化失败(例如文件为空或其他错误)
  16. */
  17. bool YOLOV8::init(const std::vector<unsigned char>& trtFile)
  18. {
  19. // 检查传入的 TRT 文件是否为空
  20. if (trtFile.empty())
  21. {
  22. return false;
  23. }
  24. // 创建 TensorRT 运行时对象
  25. std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime> runtime =
  26. std::unique_ptr<nvinfer1::IRuntime>(nvinfer1::createInferRuntime(sample::gLogger.getTRTLogger()));
  27. // 检查运行时对象是否创建成功
  28. if (runtime == nullptr)
  29. {
  30. return false;
  31. }
  32. // 反序列化生成 CUDA 引擎
  33. this->m_engine = std::unique_ptr<nvinfer1::ICudaEngine>(runtime->deserializeCudaEngine(trtFile.data(), trtFile.size()));
  34. // 检查引擎是否创建成功
  35. if (this->m_engine == nullptr)
  36. {
  37. return false;
  38. }
  39. // 创建执行上下文
  40. this->m_context = std::unique_ptr<nvinfer1::IExecutionContext>(this->m_engine->createExecutionContext());
  41. // 检查上下文是否创建成功
  42. if (this->m_context == nullptr)
  43. {
  44. return false;
  45. }
  46. // 如果启用动态批处理,则设置绑定维度
  47. if (m_param.dynamic_batch)
  48. {
  49. this->m_context->setBindingDimensions(0, nvinfer1::Dims4(m_param.batch_size, 3, m_param.dst_h, m_param.dst_w));
  50. }
  51. // 获取输出维度信息,并计算总物体数
  52. m_output_dims = this->m_context->getBindingDimensions(1);
  53. m_total_objects = m_output_dims.d[2];
  54. assert(m_param.batch_size <= m_output_dims.d[0]);
  55. // 计算输出区域大小
  56. m_output_area = 1;
  57. for (int i = 1; i < m_output_dims.nbDims; i++)
  58. {
  59. if (m_output_dims.d[i] != 0)
  60. {
  61. m_output_area *= m_output_dims.d[i];
  62. }
  63. }
  64. // 在 GPU 上分配输出缓冲区内存空间
  65. CHECK(cudaMalloc(&m_output_src_device, m_param.batch_size * m_output_area * sizeof(float)));
  66. CHECK(cudaMalloc(&m_output_src_transpose_device, m_param.batch_size * m_output_area * sizeof(float)));
  67. // 根据目标和源图像的高宽比计算缩放因子
  68. float a = float(m_param.dst_h) / m_param.src_h;
  69. float b = float(m_param.dst_w) / m_param.src_w;
  70. float scale = a < b ? a : b;
  71. // 构建从源到目标的仿射变换矩阵
  72. cv::Mat src2dst = (cv::Mat_<float>(2, 3) << scale, 0.f,
  73. (-scale * m_param.src_w + m_param.dst_w + scale - 1) * 0.5,
  74. 0.f, scale,
  75. (-scale * m_param.src_h + m_param.dst_h + scale - 1) * 0.5);
  76. // 初始化目标到源的逆仿射变换矩阵并求逆
  77. cv::Mat dst2src = cv::Mat::zeros(2, 3, CV_32FC1);
  78. cv::invertAffineTransform(src2dst, dst2src);
  79. // 保存逆变换矩阵参数以便后续使用
  80. m_dst2src.v0 = dst2src.ptr<float>(0)[0];
  81. m_dst2src.v1 = dst2src.ptr<float>(0)[1];
  82. m_dst2src.v2 = dst2src.ptr<float>(0)[2];
  83. m_dst2src.v3 = dst2src.ptr<float>(1)[0];
  84. m_dst2src.v4 = dst2src.ptr<float>(1)[1];
  85. m_dst2src.v5 = dst2src.ptr<float>(1)[2];
  86. return true; // 返回初始化成功标志
  87. }

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

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