将 YOLOv4-DeepSORT 模型从 PB 转换为 TensorRT 模型，助力 Jetson Xavier NX 上的实时目标跟踪

引言

在嵌入式设备上进行实时目标跟踪对于各种应用至关重要，例如视频监控、自主驾驶和机器人技术。YOLOv4 和 DeepSORT 是两种强大的算法，它们协同工作以实现准确的目标检测和跟踪。为了在嵌入式设备上高效地部署这些算法，需要将模型转换为 TensorRT 格式。

本文将提供一个全面的指南，介绍如何在 NVIDIA Jetson Xavier NX 上将 YOLOv4-DeepSORT 模型从 PB 格式转换为 TensorRT 模型。我们将探讨转换过程、优化技巧和实际应用，帮助您充分利用这些算法在嵌入式设备上的强大功能。

将 PB 模型转换为 TensorRT 模型

先决条件：

• 安装 JetPack
• 安装 TensorRT
• 拥有 YOLOv4 和 DeepSORT 的训练模型

步骤：

1. 安装 TRT 转换器：

   pip install trt_converter
   

2. 转换 YOLOv4 模型：

   python3 trt_converter.py --input_model=yolov4.pb --output_model=yolov4.trt --config=yolov4.json
   

3. 转换 DeepSORT 模型：

   python3 trt_converter.py --input_model=deepsort.pb --output_model=deepsort.trt --config=deepsort.json
   

优化技巧

• 半精度： 使用半精度浮点数 (FP16) 可以显著减少模型大小和推理时间。
• 整数量化： 整数量化可以进一步减小模型大小和推理时间，但可能会略微降低准确性。
• 批处理： 使用批处理可以提高推理吞吐量，特别是在处理大量图像时。

实际应用

Jetson Xavier NX 上的实时目标跟踪：

将转换后的模型部署到 Jetson Xavier NX 上，并使用以下代码进行实时目标跟踪：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
yolo_trt = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("yolov4.trt")
deepsort_trt = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("deepsort.trt")

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取帧
    ret, frame = cap.read()

    # YOLOv4 目标检测
    yolo_trt.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False))
    detections = yolo_trt.forward()

    # DeepSORT 目标跟踪
    deepsort_trt.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (128, 64), (0, 0, 0), swapRB=True, crop=False))
    trackers = deepsort_trt.forward()

    # 绘制结果
    for det, tracker in zip(detections, trackers):
        bbox = [int(det[1]), int(det[2]), int(det[3]), int(det[4])]
        track_id = tracker[4]
        cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, str(track_id), (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    cv2.imshow("Frame", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结论

通过将 YOLOv4-DeepSORT 模型从 PB 转换为 TensorRT 模型，我们可以有效地在 NVIDIA Jetson Xavier NX 上实现实时目标跟踪。利用优化技巧和实际应用，该模型能够以较低的计算成本提供准确的目标检测和跟踪，从而扩展嵌入式设备的计算机视觉能力。我们鼓励您在自己的项目中探索这些算法，并亲身体验它们在嵌入式设备上的强大功能。