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基于TensorRT的YOLOv4对象检测器(yolov4_trt_ros)

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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。
     
  • 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 ```
     
  • YOLO对象检测
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    YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，能够高效识别图像中的多个对象，并迅速给出精确位置。 ### YOLO（You Only Look Once）：统一实时对象检测技术 #### 摘要与背景 YOLO（You Only Look Once），一种新颖的目标检测方法，由Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick和Ali Farhadi等学者提出。此方法将目标检测问题视为对空间上分离的边界框及其相关类别概率的回归问题。YOLO通过单一神经网络直接从完整图像中预测边界框和类别概率，在一次评估中完成整个过程。由于整个检测管道是由一个单一的网络构成，因此可以针对检测性能进行端到端的优化。 YOLO的设计极大地提高了检测速度。其基础模型可以在实时情况下处理每秒45帧的图像。而更小型的Fast YOLO版本则能以惊人的每秒155帧的速度运行，同时保持了比其他实时检测器更高的准确率。与其他顶尖的检测系统相比，YOLO可能会产生更多的定位误差，但较少出现背景中的假阳性预测。此外，YOLO能够学习非常通用的对象表示形式，在从自然图像转移到其他领域（如艺术作品）时表现出色。 #### 引言与人类视觉系统的启示 人类在观察一幅图像时，几乎瞬间就能识别出图像中的物体、它们的位置以及相互之间的关系。人类视觉系统不仅快速而且准确，使得我们能够在几乎没有意识思考的情况下执行复杂的任务，例如驾驶汽车。如果计算机也能具备类似的快速、准确的对象检测算法，那么它们就能够不依赖特殊传感器来驾驶汽车，辅助设备也能为用户提供实时的场景信息，并开启响应式通用机器人系统的可能性。 现有的检测系统通常重新利用分类器来执行检测任务。为了检测一个特定的对象，这些系统会采用该对象的分类器并在测试图像的不同位置和尺度上对其进行评估。例如，可变形部件模型（DPM）采用滑动窗口的方法，在整个图像上均匀间隔地运行分类器。而更近的一些方法，如R-CNN，则使用区域提议来提高效率和准确性。 #### YOLO的核心思想与优势 **核心思想：**YOLO将对象检测视为一个回归问题，而不是传统的分类和定位的组合。它使用一个单一的神经网络直接从整张图像中预测多个边界框及其所属类别的概率。这种设计简化了整个检测流程，实现了端到端的训练和优化。 **优势：** - **实时性能：**YOLO能够实现实时处理，在低配置硬件上也能够达到较高的帧率。 - **端到端训练：**由于整个检测过程是由一个单一网络完成的，因此可以对整个模型进行端到端的训练，从而优化整体性能。 - **较少的假阳性：**尽管在某些情况下会产生更多的定位误差，但YOLO在背景中的误报率较低，有助于减少不必要的干扰。 - **泛化能力：**YOLO能够很好地适应不同领域的数据，如从自然图像到艺术作品等，这表明其具有良好的泛化能力。 #### 结论 作为一种创新的对象检测方法，YOLO通过将检测问题视为回归问题的方式极大地简化了流程，并提高了速度和效率。单一神经网络的设计使得端到端的训练成为可能，从而进一步提升了模型的整体性能。除了实时处理方面的优势外，YOLO还具有较好的泛化能力，在不同应用场景中表现出色。随着技术的进步和发展，YOLO将继续为计算机视觉领域带来更多的突破与应用。
     
  • 基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net
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    YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。
     
  • Second.PyTorch: 用于KITTI对象检测的PointPillars
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    Second.pytorch是基于PyTorch框架实现的PointPillars模型，专门针对KITTI数据集上的3D物体检测任务进行优化和开发。 欢迎来到PointPillars。此存储库展示了如何通过少量的代码更改，在现有开源项目的基础上重现CVPR 2019论文中的结果。这不是nuTonomy官方的代码仓库，但可以用于验证已发表的结果。 警告：该代码未得到积极维护。 对于想要在nuScenes上重现PointPillars结果并寻求活跃支持的情况，我们建议使用其他推荐的存储库（注：原文中没有明确指出具体的替代链接）。 本项目是基于原始README文档的一个分支。代码仅支持Python 3.6及以上版本和PyTorch 0.4.1或更高版本，并且只在Ubuntu 16.04/18.04系统上进行了测试。 安装步骤： 1. 克隆代码库 ``` git clone https://github.com/nutonomy/second.pytor ``` （注：原文中提及了具体的git仓库链接，但由于要求去除所有链接信息，在此未提供完整URL。）
     
  • 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。
     
  • TensorFlow对象检测frozen_inference_graph.pb
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    frozen_inference_graph.pb是TensorFlow对象检测模型中的一个二进制文件，包含训练好的模型参数，用于部署时直接进行物体识别和定位。 ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017是一款基于MobileNet架构的单发检测模型，适用于多种物体识别任务。该版本于2017年6月发布，在COCO数据集上进行了训练和验证。
     
  • 基于Gradio的YOLOv5通用对象检测系统.zip
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    本项目提供了一个基于Gradio和YOLOv5的交互式对象检测系统。用户可以上传图片或视频，快速得到实时的对象识别结果。此资源包含详细的安装与使用说明。 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测系统利用了Gradio库来创建一个用户友好的界面，使得非专业人员也能轻松使用YOLOv5进行目标检测任务。该系统不仅简化了模型的部署过程，还提高了用户体验，使实时图像和视频的目标识别变得更加便捷高效。
     
  • 基于Yolov5和TensorRT的安全帽检测系统
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    本项目研发了一种高效安全帽检测系统，采用YOLOv5算法并结合TensorRT优化加速技术，在保障高精度的同时实现快速实时检测。 Yolov5结合TensorRT进行安全帽检测。