Yolov4-Triton-Tensorrt: 在Triton Inference服务器上用TensorRT优化部署YOLOv4模型

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本文介绍了如何在NVIDIA Triton推理服务器中利用TensorRT技术对YOLOv4模型进行高效优化和部署，实现高性能的实时目标检测服务。使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4展示了如何将YOLOv4作为优化引擎部署到该服务器上。Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。TensorRT通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的图层添加为插件。构建TensorRT引擎除了需要一个具有GPU支持的docker环境外，不需要其他依赖项。我们将在TensorRT NGC容器内运行所有的编译工作以避免必须本地安装TensorRT。要获取带有我们的回购代码的可运行TensorRT容器，请执行以下命令： ``` cd yourwork ```

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Yolov4-Triton-Tensorrt: 在Triton Inference服务器上用TensorRT优化部署YOLOv4模型

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本文介绍了如何在NVIDIA Triton推理服务器中利用TensorRT技术对YOLOv4模型进行高效优化和部署，实现高性能的实时目标检测服务。使用TensorRT的Triton Inference Server上的YOLOv4展示了如何将YOLOv4作为优化引擎部署到该服务器上。Triton Inference Server具有许多现成的优势，可用于模型部署，例如GRPC和HTTP接口，在多个GPU上自动调度，共享内存（甚至在GPU上），运行状况度量和内存资源管理。TensorRT通过融合层并为我们的特定硬件选择最快的层实现来自动优化模型的吞吐量和延迟。我们将使用TensorRT API从头开始生成网络，并将所有不支持的图层添加为插件。构建TensorRT引擎除了需要一个具有GPU支持的docker环境外，不需要其他依赖项。我们将在TensorRT NGC容器内运行所有的编译工作以避免必须本地安装TensorRT。要获取带有我们的回购代码的可运行TensorRT容器，请执行以下命令： ``` cd yourwork ```

Pruned-OpenVINO-YOLO: 在OpenVINO嵌入式设备上部署优化的YOLOv3/YOLOv4/YOLOv4-tiny模型

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Pruned-OpenVINO-YOLO项目致力于在OpenVINO框架下，为嵌入式设备提供轻量级且高效的YOLOv3、YOLOv4及YOLOv4-tiny版本的优化部署方案。通过模型剪枝技术显著减小模型大小并加速推理过程，同时保持高精度和实时性能，适用于资源受限环境下的目标检测任务。修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件：首先安装mish-cuda：测试平台为WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2。如果无法在设备上安装，可以尝试其他方式。开发日志： - 2021年2月25日：支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型，并通过darknet调整修剪后的模型，无需加载权重。 - 2021年3月13日：更新了Mish-cuda支持，增强了代码对YOLOv4的适应性（训练更快、内存占用更少）。介绍：当在OpenVINO上部署YOLOv3和YOLOv4时，完整版模型FPS较低；而微型版本虽然提高了速度但准确性较差且稳定性不足。通常，完整结构设计用于复杂场景中检测80个或更多类别的目标，在实际应用中往往只需处理几个类别，并非所有场景都那么复杂。本教程将分享如何修剪YOLOv3和YOLOv4模型以适应这些特定需求。

Yolov5在TensorRT上的C++部署

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本项目介绍如何将YOLOv5模型使用TensorRT进行优化，并通过C++实现高效部署，适用于需要高性能推理的应用场景。 1. 使用Yolov5转换为.engine文件以便在C++环境中进行预测；2. TensorRT相比ONNXRuntime等其他方式具有推理速度快的优势。

PyTorch-YOLOv4：基于PyTorch、ONNX和TensorRT的YOLOv4实现-源码

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简介：本项目提供了一个使用PyTorch框架实现的YOLOv4模型，并支持导出为ONNX格式及优化为TensorRT引擎，便于部署与加速。 pytorch-YOLOv4 是 YOLOv4 的最小 PyTorch 实现。项目结构如下： - README.md：介绍文档。 - dataset.py：数据集相关代码。 - demo.py：运行示例脚本，使用 pytorch 进行推理。 - tool/darknet2pytorch 目录包含将 darknet 模型转换为 pytorch 的工具和脚本。 - demo_darknet2onnx.py：用于将模型从 darknet 转换为 onnx 格式的工具。 - demo_pytorch2onnx.py：使用 PyTorch 将模型转成 ONNX 格式。 - models.py：包含 PyTorch 的 YOLOv4 模型定义代码。 - train.py：训练脚本。

基于TensorRT的YOLOv4对象检测器(yolov4_trt_ros)

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yolov4_trt_ros是一款利用TensorRT优化的YOLOv4对象检测软件包，专为ROS系统设计，提供高效实时物体识别功能。带有TensorRT引擎的YOLOv4软件包包含yolov4_trt_node，可使用NVIDIA的TensorRT引擎执行推理，适用于YOLOv3和YOLOv4模型。根据使用的YOLO模型相应地更改命令。搭建环境及安装依赖项：当前环境：杰特逊Xavier AGX、ROS旋律、Ubuntu 18.04、Jetpack 4.4、TensorRT 7+ 所需依存关系如下： - OpenCV 3.x - numpy的1.15.1 - Protobuf 3.8.0 - Pycuda（安装时间较长） - onnx 1.4.1 （取决于Protobuf版本）使用以下命令来安装所有依赖项：进入${HOME}/catkin_ws/src/yolov4_trt_ros/dependencies目录，然后运行： $ ./install_pycuda.sh

YOLO-TensorRT部署-使用yolo-tensorrt-master.zip

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本项目提供了一个基于TensorRT优化过的YOLO目标检测模型部署方案，通过yolo-tensorrt-master.zip文件实现高效推理。适合需要高性能计算资源的深度学习应用开发人员参考使用。在当前的人工智能与机器学习领域，深度学习模型的部署是一个关键环节。YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时对象检测系统因其轻量级及高效性而受到广泛欢迎。TensorRT是NVIDIA推出的一种高性能推理加速器，专为优化和部署深度学习模型设计。因此，将YOLO与TensorRT结合使用可以在NVIDIA硬件平台上实现高效的部署，并显著提升检测速度和效率。压缩包文件名为“yolo-tensorrt 部署-yolo-tensorrt-master.zip”，很可能包含用于整合YOLO模型与TensorRT的资源及代码。该文件可能包括为YOLO定制的TensorRT引擎构建工具、优化脚本、部署指南、API接口以及预训练模型等，帮助开发者快速搭建高效的实时对象检测系统。处理这类文件时通常需要具备一定的深度学习知识和使用经验，同时对YOLO架构有所了解。整个部署过程大致包含模型转换（将YOLO从训练框架转为TensorRT支持的格式）、网络图解析、层优化（如张量核心融合及内核自动调优等）、精度校准以及最终引擎生成与测试步骤。这些操作旨在保证检测准确性的同时，最大化提升推理速度。此外，该压缩包可能还包括一些辅助性文档以帮助理解部署过程和解决故障问题。对于寻求将YOLO模型应用于边缘设备（如自动驾驶汽车、智能监控系统）的开发者来说，此资源可显著简化工作流程。在选择YOLO版本时也需考虑不同场景需求，例如速度与准确性的权衡。常见的选项包括YOLOv3、YOLOv4或YOLOv5等，每种都有其特点和适用范围。结合TensorRT后，这些版本的性能将得到进一步优化以适应高性能计算环境。该压缩包对于希望在实际应用中快速部署高效且准确的对象检测系统的开发者及研究人员来说是一份宝贵的资源。通过使用经过TensorRT优化后的YOLO模型，可以有效减少延迟并提升吞吐量，从而满足自动驾驶、视频监控和安防等对实时性要求较高的应用场景需求。随着深度学习技术的不断发展，类似的技术整合与优化将变得越来越普遍。

基于TensorRT的Jetson Xavier AGX上YOLOv4目标检测算法部署-项目源码及实战.zip

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本资源提供在NVIDIA Jetson Xavier AGX平台上使用TensorRT优化YOLOv4目标检测模型的完整解决方案，包括源代码和实战教程。在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorRT在NVIDIA的Jetson Xavier AGX开发板上部署YOLOv4目标检测算法。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时工具，它可以对深度神经网络（DNN）进行快速、高效的执行。Jetson Xavier AGX是一款强大的嵌入式计算平台，特别适合于边缘计算任务，如实时计算机视觉应用。 YOLOv4是一种基于卷积神经网络的目标检测模型，全称为You Only Look Once的第四版本。该算法在前几代的基础上进行了改进，引入了更多的先进特征提取模块，例如Mosaic数据增强、CutMix损失函数和多种预训练模型集成，从而提高了检测精度和速度。其主要优点在于能够进行实时目标检测，并保持较高的识别准确率。接下来，我们来看看如何利用TensorRT来优化YOLOv4模型。TensorRT的工作原理是通过分析模型的计算图对其中的操作进行融合、量化和裁剪以减少内存消耗并提高计算效率。对于像YOLOv4这样的复杂模型来说，TensorRT的优化尤为关键，因为它可以显著降低推理时间，在资源有限的硬件平台上实现高效运行至关重要。在Jetson Xavier AGX上部署YOLOv4模型首先需要安装TensorRT及其依赖库如CUDA和cuDNN。这些库提供了GPU加速所需的底层支持。然后我们需要将YOLOv4的模型权重转换为TensorRT兼容格式，通常涉及将Darknet格式的模型权重转为ONNX或TensorRT可以直接读取的其他格式。接着使用TensorRT API定义网络结构，包括设置输入和输出尺寸、指定层类型及配置优化策略等。一旦网络定义完成，则可以利用TensorRT Builder进行编译与优化，并生成执行引擎文件，此文件包含了针对特定硬件平台优化过的模型信息。项目源码中应包含以下关键部分： 1. **模型转换**：将YOLOv4的Darknet模型权重转为ONNX或其他支持格式。 2. **网络构建**：使用TensorRT API定义YOLOv4计算图结构。 3. **编译与优化**: 使用TensorRT Builder进行模型编译和生成执行引擎文件。 4. **推理代码**：编写C++或Python代码，加载引擎并执行推理任务，处理输入图像以获取目标检测结果。 5. **性能测试**：通过基准测试衡量在Jetson Xavier AGX上的推理速度与精度。部署过程中可能遇到的挑战包括模型量化、模型精度和速度之间的权衡问题、内存管理以及优化参数的选择。项目实战部分将提供详细的步骤指导，帮助开发者解决这些问题，确保YOLOv4目标检测算法成功运行于Jetson Xavier AGX上，并实现高效的目标检测应用。此项目旨在教你如何充分利用TensorRT的强大功能，在NVIDIA Jetson Xavier AGX这样小巧而强大的边缘计算设备上部署YOLOv4模型。通过实践，你可以掌握模型优化、硬件资源管理以及实时推理的关键技术，为未来开发更多基于AI的边缘计算应用打下坚实基础。

TensorRT深度学习模型部署实战

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《TensorRT深度学习模型部署实战》是一本专注于使用NVIDIA TensorRT进行高效深度学习模型优化与部署的技术书籍，适合AI开发者和研究人员提升生产环境下的模型性能。现在为大家介绍一套新课程——深度学习-TensorRT模型部署实战。这套2022年4月推出的完整版视频教程包含代码与课件资源。该课程分为四个部分：第一部分：CUDA-驱动API精简，涵盖CUDA驱动API的使用、错误处理方法以及上下文管理技巧，并介绍其在开发中的位置和最佳实践。第二部分：CUDA-运行时API精简。此章节将教授如何利用CUDA运行时API进行编程，重点在于简化操作并确保实用性。内容包括编写核函数以加速模型预处理（如仿射变换），掌握Yolov5后端处理的优化策略以及共享内存的应用技巧。第三部分：TensorRT基础学习。这部分课程涵盖TensorRT的基础知识，包括如何编译和推理模型、使用ONNX解析器，并深入探讨ONNX结构及其编辑修改方法；同时还会讲解int8量化技术、插件开发流程及简化版插件开发策略以及动态shape的应用技巧。第四部分：TensorRT高级应用。通过项目驱动的方式学习大量具体的深度学习案例，如分类器、目标检测等，掌握针对这些任务的封装技术和多线程技术，并了解框架设计的相关知识和技术细节。

Yolov8的OpenVINO和TensorRT量化部署

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本文章介绍了如何将流行的YOLOv8模型在OpenVINO和TensorRT平台上进行量化部署的技术细节与实践方法。本段落涉及的内容包括C++和Python的所有源代码、模型文件、用于推理的图片和视频资源文件。这些材料与一篇发表在博客上的文章相关联。