deepsort模型转换 - CSDN文库

### DeepSORT模型转换与适配 #### 转换YOLO检测模型至TensorRT 为了将DeepSORT中的YOLO检测模型转换为适用于TensorRT的格式，可以遵循如下方法：对于YOLO检测模型而言，可将其转化为`.plan`文件以便于在TensorRT上高效运行。此过程涉及利用原生支持ONNX等中间表示形式的工具链来完成最终到TensorRT特有的序列化文件(.plan)的转变[^1]。 ```python import tensorrt as trt import onnx def convert_yolo_to_tensorrt(onnx_model_path, output_plan_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, \ builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) as network, \ trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 with open(onnx_model_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None engine = builder.build_engine(network, config) with open(output_plan_path, "wb") as f: f.write(engine.serialize()) convert_yolo_to_tensorrt('yolov3.onnx', 'yolov3.plan') ``` #### ReID特征提取模型优化针对ReID部分，则同样可以通过类似的流程处理，即先转为通用格式再进一步编译为目标硬件平台所接受的形式。考虑到性能因素，通常也会选择TensorRT作为加速手段之一。 #### 使用OpenVINO进行推理部署当考虑跨平台兼容性和灵活性时，采用Intel OpenVINO Toolkit不失为一种明智的选择。它允许开发者轻松地将在PyTorch、TensorFlow等多个框架下训练好的模型快速移植到边缘设备上去执行高效的推断任务。对于已经存在的DeepSORT实现来说，只需按照官方文档指导调整输入输出接口即可无缝衔接新环境下的工作流[^2]。 #### 数据配置管理无论是在哪个平台上实施上述任一步骤前，都应当确保正确设置了对应的数据源路径和其他必要的超参数设定。这往往涉及到编辑特定格式（如YAML）描述的应用场景细节说明文档[^5]。

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