yolov6 tensorrt

### YOLOv6 TensorRT 部署指南及相关资源 对于YOLOv6模型部署至TensorRT的过程，通常涉及几个关键阶段：首先是将原始框架中的模型导出为通用中间表示形式（如ONNX），其次是利用此中间格式创建优化后的TensorRT引擎文件。最后一步则是编写加载并执行该推理引擎的应用程序代码。 #### 导出YOLOv6 ONNX Model 为了使YOLOv6能够兼容于TensorRT环境，需先将其转换成ONNX格式。这可以通过官方支持工具完成，在PyTorch版本下可调用`torch.onnx.export()`函数实现这一目标[^1]： ```python import torch from yolov6.models.yolo import Model as YOLOv6Model device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model_path = './weights/yolov6n.pt' # 加载预训练权重 yolov6_model = YOLOv6Model(cfg='path/to/config', ch=3, nc=80).to(device) checkpoint = torch.load(model_path,map_location=device) yolov6_model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640, device=device) output_onnx = 'yolov6.onnx' input_names = ["image"] output_names = ['boxes'] torch.onnx.export(yolov6_model, dummy_input, output_onnx, verbose=False, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes={'image': {0: 'batch_size'}} ) print(f"Exported model has been saved to '{output_onnx}'") ``` #### 创建TensorRT Engine 文件 一旦获得了ONNX格式的YOLOv6模型，则可以借助Polygraphyx或Trtexec命令行工具来构建高效的TensorRT引擎。这里给出一个简单的例子说明如何通过Python API来进行这项工作[^2]: ```python import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) def build_engine(onnx_file_path): with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder,\ builder.create_network( explicit_batch=trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)\ .add_plugin_registry(plugin_factory())\ as network, \ trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) as parser: config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = GiB(1) # 设置最大工作空间大小 with open(onnx_file_path, 'rb') as model: parsed = parser.parse(model.read()) engine = builder.build_serialized_network(network,config) return engine engine = build_engine('yolov6.onnx') with open("yolov6.trt", "wb") as f: f.write(bytearray(engine)) ``` #### 应用层集成与性能测试 有了上述准备之后，下一步就是开发应用程序逻辑部分了——即读取图像数据输入给定的检测器实例化对象，并解析其返回的结果集用于后续处理操作。此外还应该考虑针对具体应用场景做适当调整以达到最佳运行效率[^3]。