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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