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

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