AI视界 | 活用TensorRT加速Jetson Nano上的yolov3-tiny目标检测

导读
TensorRT是一个高性能推理引擎，它可以帮助您在Jetson Nano上加速目标检测模型的运行速度。通过使用TensorRT，您可以将目标检测模型转换为优化后的引擎，从而显著提高模型的推理速度和性能。本文将详细介绍如何在Jetson Nano上使用TensorRT加速YOLOv3-tiny目标检测模型。

1. 环境配置

在开始之前，您需要确保您的Jetson Nano已经正确安装了TensorRT和必要的软件包。如果您还没有安装TensorRT，请按照以下步骤操作：

1. 安装protobuf
2. 安装onnx
3. 安装pillow
4. 安装pycuda（如果下述脚本无法安装，请参考【[[JetsonNano安装pycuda(踩坑传)]]】）
5. 安装numpy
6. 安装TRT-yolov3

您可以使用以下脚本安装必要的软件包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorrt
pip3 install onnx
pip3 install pillow
pip3 install pycuda
pip3 install numpy
pip3 install trt_pose

2. 下载配置

下载YOLOv3-tiny目标检测模型：

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.cfg

将模型转换为TensorRT引擎：

python3 convert_yolov3_tiny.py --weights yolov3-tiny.weights --cfg yolov3-tiny.cfg --output yolov3-tiny.trt

3. 运行推理

您可以使用以下代码在Jetson Nano上运行目标检测模型：

import cv2
import numpy as np
import pycuda.driver as drv
from PIL import Image

# 加载TensorRT引擎
trt_engine = drv.import_engine("yolov3-tiny.trt")

# 创建推理上下文
context = trt_engine.create_inference_context()

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")
image = image.resize((416, 416))

# 将图像转换为TensorRT输入格式
input_data = np.array(image).astype(np.float32) / 255.0
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)

# 分配设备内存并拷贝输入数据
input_host_buffer = drv.HostMemoryBuffer(input_data.nbytes)
input_device_buffer = drv.DeviceMemoryBuffer(input_data.nbytes)
drv.memcpy_htod(input_device_buffer, input_host_buffer)

# 分配输出内存
output_host_buffers = [drv.HostMemoryBuffer(context.get_binding_shape(i)[0] * context.get_binding_shape(i)[1] * 4) for i in range(context.num_bindings - 1)]
output_device_buffers = [drv.DeviceMemoryBuffer(output_host_buffers[i].size) for i in range(context.num_bindings - 1)]

# 绑定输入和输出内存
context.set_binding_shape(0, input_data.shape)
context.set_binding_shape(1, output_host_buffers[0].shape)
context.bind_input(0, input_device_buffer)
context.bind_output(1, output_device_buffers[0])

# 调用推理引擎
context.execute(1)

# 拷贝输出数据
for i in range(context.num_bindings - 1):
    drv.memcpy_dtoh(output_host_buffers[i], output_device_buffers[i])

# 处理输出结果
output_data = output_host_buffers[0].data