TensorRT 部署 DETR：揭秘图像分割新纪元

2023-04-04 07:09:29

TensorRT 部署 DETR：图像分割新纪元的揭秘

TensorRT 部署 DETR

TensorRT 和 DETR 的结合，犹如武侠小说中绝世神功和盖世宝剑的相遇，在图像分割领域掀起了一场新的风云。TensorRT，NVIDIA 推出的推理加速神器，与 DETR（DEtection TRansformer），图像分割新星，强强联合，释放出无与伦比的力量。

DETR：图像分割新星冉冉升起

DETR，采用端到端 Transformer 架构，将目标检测和语义分割任务合二为一，无需繁琐的后期处理，即可同时完成目标定位和语义分割。它的速度和准确性，在图像分割领域独树一帜，成为冉冉升起的明星。

TensorRT：推理加速的利器

TensorRT，NVIDIA 的法宝，可大幅提升深度学习模型推理速度，同时保持模型准确性。它通过对模型进行优化，使其在 NVIDIA GPU 上高效运行，大幅减少推理时间。

TensorRT 部署 DETR：优势凸显

TensorRT 部署 DETR，充分发挥了两者的优势，让图像分割迈入新的时代。

推理速度快： TensorRT 的优化能力与 DETR 的强大性能相得益彰，大幅提升推理速度，满足实时处理图像的需求。
准确性高： TensorRT 部署的 DETR 模型保持了较高的准确性，满足实际应用需求。
易于部署： TensorRT 提供丰富的工具和文档，让 TensorRT 部署 DETR 变得更加轻松。

实战案例：TensorRT 部署 DETR 加速图像分割

为了让大家亲眼见证 TensorRT 部署 DETR 的威力，我们准备了一个实战案例。在 NVIDIA GPU 上部署了 TensorRT 优化的 DETR 模型，进行图像分割任务。结果令人惊叹，推理速度大幅提升，同时保持了较高的准确性。

代码示例：

import tensorrt as trt
import torchvision
from PIL import Image
import numpy as np

# 创建 TensorRT 引擎
engine = trt.lite_engine.TensorRTLiteEngine(trt.parsers.onnxparser.parse_from_file("detr.onnx"))

# 创建推理上下文
context = engine.create_execution_context()

# 加载图像
image = Image.open("image.jpg").convert("RGB")
image = torchvision.transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)

# 预处理图像
input = preprocess(image)

# 执行推理
outputs = []
context.execute(bindings=[input, *outputs])

# 后处理结果
segmentation_mask = postprocess(outputs[0])

# 可视化结果
visualize(image, segmentation_mask)