使用TensorRT加速yolo3

一、TensorRT支持的模型： 

TensorRT 直接支持的model有ONNX、Caffe、TensorFlow，其他常見model建議先轉化成ONNX。總結如下：

1 ONNX(.onnx) 

2 Keras(.h5) --> ONNX(.onnx) (https://github.com/onnx/keras-onnx)

3 Caffe(.caffemodel)

4 Darknet(.cfg) --> ONNX(.onnx) (Our tutorial : yolo-v3)

5 TensorFlow(.uff)

 

二、TensorRT支持的常見運算：

 Activation(激活函數)、Convolution(卷積運算)、Deconvolution(反卷積運算)、FullConnected(全連接)、Padding(填充)、Pooling(池化)、RNN(遞歸神經網絡)、SoftMax()等。

更詳細的API可參考：

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-api/c_api/classnvinfer1_1_1_i_network_definition.html

 

三、TensorRT加速yolo3：

yolo3由CNN網絡和detection模塊組成，TensorRT只對CNN網絡進行Inference加速。即：

TensorRT input is：608*608 image

TensorRT output is：array

　　(array[0].shape = 255 *19*19、

　　 array[1].shape = 255*38*38、

　　 array[2].shape = 255 *76*76)

 

具體實現過程：

 1 Darknet(.cfg) --> ONNX(.onnx)

 2 ONNX(.onnx) --> TensorRT model(.trt)

 3 TensorRT加速CNN部分，執行detection模塊得到最終結果。

pytorch-yolo3：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3

本項目地址：https://github.com/Cw-zero/TensorRT_yolo3

(注：本項目是對pytorch-yolo3進行改寫加速的)

 

四、性能比較：

 

 

 

 

 

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More about TensorRT 可參考官方指導：

https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-developer-guide/index.html#python_example_unsupported