yolov5模型部署在FT2000上全纪录

### YOLOv5 模型在 FT2000 平台上完整部署教程 #### 准备环境 为了成功部署YOLOv5模型到FT2000平台，需先准备合适的开发环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及配置CUDA和cuDNN版本以匹配目标硬件的要求。 #### 导出训练好的模型为ONNX格式 将PyTorch中的YOLOv5模型转换成通用的中间表示形式——ONNX文件。此操作可以通过调用`torch.onnx.export()`函数来完成[^1]： ```python import torch from models.experimental import attempt_load model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) # 加载预训练权重 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 创建虚拟输入张量 output_file = "yolov5s.onnx" torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, opset_version=11, # 设置opset版本号 do_constant_folding=True, # 是否执行常数折叠优化 input_names=['input'], # 输入节点名称列表 output_names=['output']) # 输出节点名称列表 ``` #### 精度选择与模型转换 根据实际应用场景的需求，在FP32、INT8之间做出精度的选择，并利用TensorRT工具包进一步加速推理速度并减小模型大小。对于大多数情况而言，建议尝试使用INT8量化模式以获得更好的性能/功耗平衡。 #### 将ONNX模型转化为TensorRT引擎 通过Python API加载先前保存下来的`.onnx`文件，并构建对应的TensorRT运行时对象。这里需要注意的是，如果选择了较低位宽的数据类型（比如INT8），还需要提供校准数据集用于计算激活直方图统计信息。 ```python import tensorrt as trt TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.LogLevel.WARNING) def build_engine(onnx_file_path): builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) network = builder.create_network(flags=1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) with open(onnx_file_path, 'rb') as model: if not parser.parse(model.read()): for error in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error)) return None config = builder.create_builder_config() profile = builder.create_optimization_profile() # 假设输入尺寸固定为 (1, 3, 640, 640)，可根据具体需求调整 profile.set_shape("input", min=(1, 3, 640, 640), opt=(1, 3, 640, 640), max=(1, 3, 640, 640)) config.add_optimization_profile(profile) engine = builder.build_serialized_network(network, config) return engine engine = build_engine(output_file) with open("yolov5s.trt", "wb") as f: f.write(engine.serialize()) ``` #### 部署至FT2000设备 最后一步就是把生成好的TensorRT引擎上传到FT2000服务器上，并编写简单的客户端程序来进行图像检测任务测试。考虑到Jetson系列产品的特殊性，可能需要额外处理摄像头接口等问题；但对于标准PC架构下的FT2000来说，则可以直接借助OpenCV读取视频流或图片作为输入源[^2]。