ubuntu tensorrt yolov8
时间: 2023-08-26 19:02:17 浏览: 189
Ubuntu是一种流行的操作系统,而TensorRT是NVIDIA开发的用于深度神经网络(DNN)推理加速的高性能库。而Yolov8是一种流行的目标检测算法。
首先,Ubuntu是一个建立在开源操作系统Linux上的操作系统。它被广泛用于开发和科学计算,并且在人工智能领域也非常受欢迎。Ubuntu为用户提供了一个稳定和安全的操作环境,并且可以方便地安装和管理各种软件。
TensorRT是一个针对深度学习的推理(inference)框架。它是NVIDIA开发的,在GPU上进行模型推断时表现出色。TensorRT使用各种优化技术,例如网络剪枝、融合操作和量化,以最大限度地提高深度神经网络推理的速度和性能。
Yolov8是一个目标检测算法,基于深度神经网络。它可以通过单个网络将图片中的多个对象进行检测和定位,并且在精度和速度之间取得了很好的平衡。Yolov8作为一个高性能的目标检测算法,被广泛应用于计算机视觉、自动驾驶和工业检测等领域。
将这三者结合在一起,即可以在Ubuntu操作系统上使用TensorRT来加速Yolov8目标检测算法。通过TensorRT的优化和加速,Yolov8可以更快地进行目标检测,提高实时性能。同时,Ubuntu操作系统提供了一个良好的开发环境和管理系统,可以方便地进行代码编写、软件安装和性能调优。
综上所述,Ubuntu、TensorRT和Yolov8的结合为用户提供了强大的目标检测平台,具有高性能、稳定性和易用性的特点。这个组合对于需要进行实时目标检测的应用非常有用,例如智能监控、无人驾驶、工业自动化等领域。
相关问题
tensorrt yolov5 7.0部署 ubuntu
### Ubuntu系统中部署TensorRT 7.0和YOLOv5
#### 安装依赖库
为了成功部署TensorRT 7.0,在Ubuntu环境中需先安装必要的依赖项。这通常涉及更新包列表并安装CUDA、cuDNN以及其他支持工具[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
对于特定版本的TensorRT,确保所使用的CUDA和cuDNN版本兼容是非常重要的。例如,TensorRT 7.0可能要求特定范围内的CUDA版本以及相应的cuDNN版本。
#### 下载与安装TensorRT
获取官方提供的TensorRT安装文件,并按照说明完成安装过程。可以通过NVIDIA官方网站下载适合的操作系统版本的TensorRT安装包。一旦下载完毕,则可以执行如下命令来解压并安装:
```bash
tar zxvf TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X.tar.gz
cd TensorRT-7.0.x.x.linux.x86_64-gnu.cuda-xx.xx.cudnnX.X
sudo ./install.sh
```
这里`xx.xx`代表具体的CUDA版本号而`X.X`表示cudnn版本号,请替换为实际数值[^3]。
#### 准备YOLOv5模型及相关资源
从指定仓库克隆YOLOv5项目到本地机器上以便后续操作。此步骤允许访问源码及其配套脚本用于转换和其他用途。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
上述指令会拉取最新的YOLOv5代码库至当前工作目录下,并安装所需的Python库以保障程序正常运行[^2]。
#### 转换ONNX格式模型
为了让YOLOv5能够在TensorRT环境下高效运作,需要将其原始PyTorch模型导出成ONNX格式。之后再利用TensorRT SDK中的工具进一步优化该模型供生产环境使用。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=device) # 加载.pth或.torch格式的最佳权重路径
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)
torch.onnx.export(
model,
dummy_input,
"best.onnx",
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output']
)
```
这段Python脚本展示了如何将保存好的`.pt`格式的YOLOv5模型转储为`.onnx`文件形式,从而便于后续通过TensorRT加载和加速推理性能。
#### 使用TensorRT进行推理
最后一步就是编写简单的C++或者Python应用程序调用TensorRT API来进行图像识别任务。具体实现细节取决于个人需求和技术栈偏好;然而,大多数情况下只需要修改少量参数即可适配不同的应用场景。
ubuntu tensorrt C++ yolov5
要在Ubuntu上使用TensorRT C++和Yolov5,您需要遵循以下步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN:TensorRT需要CUDA和cuDNN支持。您可以从NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN的安装程序,并按照说明进行安装。
2. 下载Yolov5:您可以从Yolov5的GitHub页面上下载源代码,并按照说明进行编译。
3. 安装TensorRT:您可以从NVIDIA官网下载TensorRT的安装程序,并按照说明进行安装。
4. 创建TensorRT引擎:使用TensorRT API创建TensorRT引擎,加载Yolov5模型并优化它以提高推理性能。
5. 进行推理:使用TensorRT引擎进行推理,输入图像并输出检测结果。
以下是一个简单的示例代码,演示如何使用TensorRT C++和Yolov5进行目标检测:
```c++
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include "NvInfer.h"
#include "NvOnnxParser.h"
using namespace std;
using namespace nvinfer1;
using namespace nvonnxparser;
int main()
{
// Load Yolov5 model
const char* onnxModelPath = "yolov5.onnx";
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetwork();
IParser* parser = createParser(*network, gLogger);
parser->parseFromFile(onnxModelPath, 1);
builder->setMaxBatchSize(1);
builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30);
ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);
parser->destroy();
// Create execution context
IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
// Load input image
const char* imagePath = "input.jpg";
cv::Mat image = cv::imread(imagePath);
// Preprocess input image
cv::Mat resizedImage;
cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(640, 640));
cv::Mat floatImage;
resizedImage.convertTo(floatImage, CV_32F, 1.0 / 255.0);
float* inputData = (float*) malloc(640 * 640 * 3 * sizeof(float));
memcpy(inputData, floatImage.data, 640 * 640 * 3 * sizeof(float));
// Allocate GPU memory for input and output
const int inputIndex = engine->getBindingIndex("input_0");
const int outputIndex = engine->getBindingIndex("output_0");
void* inputDeviceBuffer;
cudaMalloc(&inputDeviceBuffer, 640 * 640 * 3 * sizeof(float));
void* outputDeviceBuffer;
cudaMalloc(&outputDeviceBuffer, 25200 * 85 * sizeof(float));
// Copy input to GPU memory
cudaMemcpy(inputDeviceBuffer, inputData, 640 * 640 * 3 * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// Run inference
void* inferenceBuffers[] = {inputDeviceBuffer, outputDeviceBuffer};
context->executeV2(inferenceBuffers);
// Copy output from GPU memory
float* outputData = (float*) malloc(25200 * 85 * sizeof(float));
cudaMemcpy(outputData, outputDeviceBuffer, 25200 * 85 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// Postprocess output
const float scoreThreshold = 0.5;
const float iouThreshold = 0.5;
const int numAnchors = 3;
const int numClasses = 80;
const int numBoxes = 25200;
vector<vector<float>> detections;
for (int i = 0; i < numBoxes; i++)
{
float* boxData = outputData + i * 85;
float objectness = sigmoid(boxData[4]);
int classId = 0;
float maxClassScore = 0.0;
for (int j = 5; j < 85; j++)
{
float classScore = sigmoid(boxData[j]) * objectness;
if (classScore > maxClassScore)
{
classId = j - 5;
maxClassScore = classScore;
}
}
if (maxClassScore > scoreThreshold)
{
float x = sigmoid(boxData[0]) * 32 + (i % 84) * 8;
float y = sigmoid(boxData[1]) * 32 + (i / 84) * 8;
float w = exp(boxData[2]) * numAnchors * 32;
float h = exp(boxData[3]) * numAnchors * 32;
float left = x - w / 2.0;
float top = y - h / 2.0;
float right = x + w / 2.0;
float bottom = y + h / 2.0;
vector<float> detection = {classId, maxClassScore, left, top, right, bottom};
detections.push_back(detection);
}
}
vector<int> keepIndices = nms(detections, iouThreshold);
for (int i : keepIndices)
{
vector<float> detection = detections[i];
int classId = detection[0];
float score = detection[1];
float left = detection[2];
float top = detection[3];
float right = detection[4];
float bottom = detection[5];
cout << "Class: " << classId << ", Score: " << score << ", Left: " << left << ", Top: " << top << ", Right: " << right << ", Bottom: " << bottom << endl;
}
// Free memory
free(inputData);
free(outputData);
cudaFree(inputDeviceBuffer);
cudaFree(outputDeviceBuffer);
context->destroy();
engine->destroy();
network->destroy();
builder->destroy();
return 0;
}
```
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