部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程,主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。
首先,确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK,它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化,从而加速模型在NVIDIA GPU上的运行速度。
接下来,你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT模型。这一步涉及使用TensorRT的API来解析原始的YOLOv9模型,并将其转换为TensorRT可以识别的格式。转换过程中,TensorRT会进行一系列的优化,包括层融合、精度校准等,以提高推理速度。
在模型转换完成后,你可以开始编写C++代码来加载并运行TensorRT模型。你需要使用TensorRT提供的C++ API来加载模型,并创建执行上下文。然后,你可以将输入数据(例如,来自摄像头的实时视频流或图像文件)传递给模型进行推理。
在模型推理过程中,TensorRT会执行一系列的计算操作,最终输出目标检测的结果。这些结果通常包括目标物体的类别、置信度以及边界框的坐标。你可以将这些结果显示在原始图像上,或者使用其他方式进行处理,如发送到另一个系统进行后续分析。
总之,使用C++部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个复杂但高效的过程。通过TensorRT的优化和加速,你可以在NVIDIA GPU上实现快速、准确的目标检测。这对于实时监控系统、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
安装步骤
- 下载p yolov9 and download yolov9-c.pt 模型.
- 转到onnx模型:
-
首先需要修改
utils/general.py
在yolov9官方地址 教程. -
导出模型
python export.py --weights yolov9-c.pt --include onnx
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转换到tensorrt模型:
trtexec.exe --onnx=yolov9-c.onnx --explicitBatch --saveEngine=yolov9-c.engine --fp16
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在CMakeLists.txt设置
opencv
和tensorrt
路径:Find and include OpenCV
set(OpenCV_DIR "your path to OpenCV")
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})Set TensorRT path if not set in environment variables
set(TENSORRT_DIR "your path to TensorRT")
-
编译:
mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build . --config Release
7.使用:
预测图片
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine test.jpg
预测文件夹
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine data
预测视频
yolov9-tensorrt.exe yolov9-c.engine test.mp4 # the video path
测试环境
- TensorRT 8.4.2.4
- CUDA 11.7+cudnn8.8.0
- Windows 10
【演示视频】
【部署代码下载】