yoloV8-seg error about tensorrt-alpha

[FeiYull]

@niuyuanye 要修改类别数，比如：

TensorRT-Alpha/yolov8-seg/yolov8_seg.cpp

Line 8 in 87fdb72

m_output_src_width = 116;

// 网络输出中，det输出特征图宽度为：116，// 116=4+80+32,32为seg部分特征，经过NMS之后，输出为：N*38，其中38=4 + 2 + 32

还有外部num_classes也要改

[niuyuanye]

在使用yolov8-seg时，转换官方模型都正常，在转换自己训练的模型（只有1类，python测试.pt都正常）时，程序不报错，但显示的分割结果错误

[niuyuanye]

问题解决了

[niuyuanye]

Eigen::MapEigen::MatrixXf img_ojb_seg_(ptr + 7, m_output_seg_h, 1); //使用eigen的map功能进行内存映射 [25,1]
m_mask_eigen160 = img_seg_ * img_ojb_seg_;//矩阵相乘 [160160,25][25,1]=[160*160,1]
分割后处理之一部分，耗时比较多，有什么优化的方法么

[FeiYull]

@niuyuanye 看你的平台，也可以试下opencv的矩阵乘法；还可尝试把最后处理全部放进cuda计算

[niuyuanye]

@FeiYull 我是在orin下测试，使用opencv相乘效率提高很多，是因为orin下的Eigen 没有相应的底层不支持相应的加速么，你这边有相应的测试过么

[FeiYull]

@niuyuanye 感谢反馈，在pc上，使用intel处理器：i9-13900，实测eigen比opencv快。

[niuyuanye]

@FeiYull 你好，使用TensorRT-7.1.3版本转换onnx-trt你测试过可以正常使用么，我这边测试有报错：ERROR: onnx2trt_utils.cpp:188 In function convertAxis:
[8] Assertion failed: axis >= 0 && axis < nbDims
看网上说，需要升级TensorRT，请问有其他解决办法么？