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mmdetection-to-tensorrt：将mmdetection模型转为tensorrt，兼容fp16、int8及批量输入...

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简介：
MMDet-To-TensorRT是一个工具箱，能够高效地将MMDetection训练出的目标检测模型转换至TensorRT格式，支持FP16和INT8量化以及动态批量输入处理，显著提升推理性能。 该项目旨在将mmdetection模型转换为tensorrt模型，并实现端到端的流程优化，目前主要关注对象检测功能。面罩的支持是实验性的。支持：fp16、int8（实验性）、批量输入以及动态输入形状的不同模块组合和深度支持等特性。 欢迎提供任何建议、错误报告或改进建议。 许可信息： 该项目遵循特定许可证条款。 要求： mmdet >= 2.3.0 重要提示！ 设置环境变量（在~/.bashrc中）：export AMIRSTAN_LIBRARY_PATH=${amirstan_plugin_root}/build/lib 安装步骤： 1. 克隆代码库：git clone https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt.git 2. 进入目录并运行setup.py文件以进行开发环境配置：cd mmdetection-to-tensorrtpython setup.py develop 构建Docker镜像（注意）： 请根据需要完成相关步骤。

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  • mmdetection-to-tensorrt：将mmdetection模型转为tensorrt，兼容fp16、int8及批量输入...
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    MMDet-To-TensorRT是一个工具箱，能够高效地将MMDetection训练出的目标检测模型转换至TensorRT格式，支持FP16和INT8量化以及动态批量输入处理，显著提升推理性能。 该项目旨在将mmdetection模型转换为tensorrt模型，并实现端到端的流程优化，目前主要关注对象检测功能。面罩的支持是实验性的。支持：fp16、int8（实验性）、批量输入以及动态输入形状的不同模块组合和深度支持等特性。 欢迎提供任何建议、错误报告或改进建议。 许可信息： 该项目遵循特定许可证条款。 要求： mmdet >= 2.3.0 重要提示！ 设置环境变量（在~/.bashrc中）：export AMIRSTAN_LIBRARY_PATH=${amirstan_plugin_root}/build/lib 安装步骤： 1. 克隆代码库：git clone https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt.git 2. 进入目录并运行setup.py文件以进行开发环境配置：cd mmdetection-to-tensorrtpython setup.py develop 构建Docker镜像（注意）： 请根据需要完成相关步骤。
     
  • 将Yolov3-Tiny-Onnx转为TensorRT TRT模型
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    本教程详细介绍如何将轻量级目标检测模型Yolov3-Tiny从ONNX格式转换为高性能的TensorRT引擎(TRT)，以加速推理过程。 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型，在设备nvidia jetson tx2上运行，jetpack版本为jetpack4.2：ubuntu18.04系统，tensorrt5.0.6.3, cuda10.0, cudnn7.3.1。其他依赖包括python=2.7、numpy=1.16.1、onnx=1.4.1（重要）、pycuda=2019.1.1和Pillow=6.1.0。 在自定义设置中，data_processing.py文件的第14行：LABEL_FILE_PATH = /home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt；第19行：CATEGORY_NUM = 80。yolov3_to_onnx.py 文件中的 img_size 相关设置在第778行。
     
  • 使用PyTorch将ONNX模型转为TensorRT模型
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  • YOLOv3-Torch2TRT：将YOLOv3及YOLOv3-tiny(PyTorch版)转为TensorRT模型
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    简介：本文介绍如何使用YOLOv3-Torch2TRT工具，便捷地将基于PyTorch的YOLOv3及其简化版（tiny）模型转换成高性能的TensorRT格式，以实现更快的推理速度。 YOLOv3-Torch2TRT介绍通过torch2trt Python API将YOLOv3和YOLOv3-tiny（PyTorch版本）转换为TensorRT模型。首先，安装克隆仓库： ``` git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git ``` 下载预先训练的权重： ```bash cd weights/ bash download_weights.sh ``` 需要两个特殊的Python包：张量火炬2trt。由于YOLO中的升采样操作，根据torch2trt API介绍，您需安装特定版本并使用插件。 检查torch2trt API: ```python python3 check.py ``` 推理加速技术： - FP16 TensorRT 以下是TITAN xp的一些结果： 型号名称 输入尺寸 FPS（FP16 整个模式） 重写后的文本去除了所有链接和联系方式，保留了原始内容的完整性。
     
  • FP16 TensorRT: 基于API的TensorRT模型上的半精度推理示例
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    本文介绍了如何在基于API的TensorRT模型中实现和应用FP16（半精度）进行推理的方法与技巧，旨在优化计算性能。 这是使用C++ TensorRT API编写的TensorRT模型的工作示例，在半精度模式下运行推理。该模型支持全精度和半精度两种推断模式。 - demo.cpp：包含模型定义及推断代码。 - wts_gen_demo.py：将numpy数组的常规字典转换为TensorRT wts格式（包括全精度或半精度）。 - ./images：测试图像文件夹，用于运行推理操作。 - ./data：数据文件夹，内含泡菜字典格式和TensorRT wts格式的权重。 项目依赖关系： - OpenCV >= 2.4 - TensorRT RC 4.0.0.3 - CUDA 9.0 硬件要求：需要具有FP16支持的NVIDIA GPU。我们已在Tesla V100上进行了测试。
     
  • Yolov5模型及其FP16、FP32和INT8量化版本
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    本文介绍了Yolov5模型，并深入探讨了其FP16、FP32及INT8三种量化版本的特点与应用优势，旨在优化计算性能。 yolov5模型包括了多种量化版本：yolov5量化模型、FP16 FP32 INT8 量化模型。这些不同版本的文件格式有yolov5s.onnx, yolov5s.pt, yolov5s.engine, yolov5s.trt, yolov5s_fp16.engine, yolov5s_fp16_int8_engine, 和yolov5s_int8.engine。模型量化以及各种版本的测试是研究的重要部分。
     
  • 基于TensorRT的Swin Transformer模型部署-支持FP16和INT8精度优化-优质算法实践项目
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    本项目致力于将先进的Swin Transformer模型应用于实际场景，并利用NVIDIA TensorRT进行高效部署。通过实施FP16与INT8量化策略，我们成功实现了模型的轻量化及推理速度的显著提升，在保证准确度的同时大幅降低了计算成本和延迟时间。这为大规模图像识别任务提供了更优解决方案。 TensorRT_使用tensorrt部署Swin-Transformer_支持fp16+int8精度推理_优质算法部署项目实战.zip
     
  • 模型部署与目标检测：YOLOv5结合TensorRT的INT8量化加速技术
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    本文探讨了将YOLOv5目标检测模型通过TensorRT进行INT8量化以实现加速的技术方案，深入分析了优化过程及其对推理速度和精度的影响。 由于C++语言的运行优势，在实际应用中多数算法模型需要部署到C++环境下以提高速度和稳定性。本段落主要讲述在Windows 10系统下于Visual Studio工程中通过OpenCV部署Yolov5模型的过程，具体步骤包括： 1. 在Python环境中使用export.py脚本导出.onnx格式的模型。 2. 在C++环境中利用TensorRT导入并调用该模型，并在此过程中实现INT8量化以加速推理过程。 此教程适合刚开始进行模型部署的小白或研究人员。