Yolov5缺陷检测/目标检测 Jetson nx部署Triton server

 使用AI目标检测进行缺陷检测时,部署到Jetson上即小巧算力还高,将训练好的模型转为tensorRT再部署到Jetson 上供http或GRPC调用。

1 Jetson nx 刷机

找个ubuntu 系统NVIDIA官网下载安装Jetson 的sdkmanager一步步刷机即可。

本文刷的是JetPack 5.1, 其中包含

CUDA 11.4

cuDNN 8.6.0

TensorRT 8.5.2.2

Python 3.8.10

Ubuntu 20.04

2 下载解压/安装/测试Triton Server

其实triton server 不用安装,直接下载解压开箱即用,要安装的是一堆依赖。

下载triton server 软件包,Release 2.35.0 corresponding to NGC container 23.06

找到下面tritonserver2.35.0-jetpack5.1.2.tgz下载到Jetson并解压到home。

根据jetson.md安装triton server 的依赖包,如果不在jetson上使用triton 客户端可以不装triton client 的依赖。

Triton server main分支下的docs文件夹下载后放到home/tritonserver2.35.0-jetpack5.1.2/tritonserver中,

$ cd docs/examples

$ ./fetch_models.sh

下载示例模型,cd 到home/tritonserver2.35.0-jetpack5.1.2/tritonserver/bin

$./tritonserver --model-repository=.../docs/examples/model_repository --backend-directory=.../backends

如果看到下图8001/8000/8002 说明示例打开成功,triton server 安装成功。

3 Train yolov5 model

使用ultralytics的yolov5 模型train 一个自己的model, 我选用的是yolov5l6,略微大一些, best.pt 153.1MB。

4 .pt 转ONNX 转TensorRT

个人认为只有使用TensorRT模型部署NVIDIA显卡才是推理速度最极致的体验。

Jetson 上官网下载一个Pycharm 软件压缩包,新建python环境。

安装yolov5的依赖,参考Deploy on NVIDIA Jetson using TensorRT and DeepStream SDK

安装到pytorch 和torchvision 即可,

再使用yolov5文件夹内export.py

修改615行 --weights default ROOT / 'best.py'

修改619行增加default=True使用半精度

修改638行default=['engine']

Terminal $python3 export.py 可以看到log是先生成best.onnx再生成best.engine

半小时后转化完毕。

5部署yolov5 到triton sever

在examples文件夹下新建自己的模型仓库文件夹zz_model_repository

新建模型文件夹yolov5l6再新建名称为1 的文件夹将best.engine copy进来改名为model.plan

在yolov5l6下新建文件config.pbtxt输入以下内容:

name: "yolov5l6"
platform: "tensorrt_plan"
max_batch_size: 1
input [
    {
        name: 'images'
        data_type: TYPE_FP16
        format: FORMAT_NCHW
        dims: [3, 640, 640]
    }
]
output [
    {
        name: 'output0'
        data_type: TYPE_FP16
        dims: [25500, 8]
    }
]
backend: 'tensorrt'

同样cd 到home/tritonserver2.35.0-jetpack5.1.2/tritonserver/bin

$./tritonserver --model-repository=.../docs/examples/zz_model_repository --backend-directory=.../backends

出现下图说明模型加载成功。

6Triton client 调用模型

这一部分就是开发相机,图像前处理,调用模型,图像后处理部分了,略过。

相关推荐
肥猪猪爸9 分钟前
使用卡尔曼滤波器估计pybullet中的机器人位置
数据结构·人工智能·python·算法·机器人·卡尔曼滤波·pybullet
LZXCyrus38 分钟前
【杂记】vLLM如何指定GPU单卡/多卡离线推理
人工智能·经验分享·python·深度学习·语言模型·llm·vllm
我感觉。1 小时前
【机器学习chp4】特征工程
人工智能·机器学习·主成分分析·特征工程
YRr YRr1 小时前
深度学习神经网络中的优化器的使用
人工智能·深度学习·神经网络
DieYoung_Alive1 小时前
一篇文章了解机器学习(下)
人工智能·机器学习
夏沫的梦1 小时前
生成式AI对产业的影响与冲击
人工智能·aigc
goomind1 小时前
YOLOv8实战木材缺陷识别
人工智能·yolo·目标检测·缺陷检测·pyqt5·木材缺陷识别
只怕自己不够好1 小时前
《OpenCV 图像基础操作全解析:从读取到像素处理与 ROI 应用》
人工智能·opencv·计算机视觉
幻风_huanfeng1 小时前
人工智能之数学基础:线性代数在人工智能中的地位
人工智能·深度学习·神经网络·线性代数·机器学习·自然语言处理
嵌入式大圣1 小时前
嵌入式系统与OpenCV
人工智能·opencv·计算机视觉