在Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT 实现Implementation
在Yolov5 Yolov4 Yolov3 TensorRT 实现Implementation
news: yolov5 support
引论
该项目是nvidia官方yolo-tensorrt的封装实现。你必须有经过训练的yolo模型(.weights)和来自darknet(yolov3&yolov4)的.cfg文件。对于yolov5,需要Pythorch中的模型文件(yolov5s.yaml)和经过训练的权重文件(yolov5s.pt)。
参考:https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt
- yolov5s , yolov5m , yolov5l , yolov5x tutorial
- yolov4 , yolov4-tiny
- yolov3 , yolov3-tiny
Features
- inequal net width and height
- batch inference
- support FP32,FP16,INT8
- dynamic input size
PLATFORM & BENCHMARK
- windows 10
- ubuntu 18.04
- L4T (Jetson platform)
BENCHMARK
x86 (inference time)
model |
size |
gpu |
fp32 |
fp16 |
INT8 |
yolov5s |
640x640 |
1080ti |
8ms |
/ |
7ms |
yolov5m |
640x640 |
1080ti |
13ms |
/ |
11ms |
yolov5l |
640x640 |
1080ti |
20ms |
/ |
15ms |
yolov5x |
640x640 |
1080ti |
30ms |
/ |
23ms |
Jetson NX with Jetpack4.4.1 (inference / detect time)
model |
size |
gpu |
fp32 |
fp16 |
INT8 |
yolov3 |
416x416 |
nx |
105ms/120ms |
30ms/48ms |
20ms/35ms |
yolov3-tiny |
416x416 |
nx |
14ms/23ms |
8ms/15ms |
12ms/19ms |
yolov4-tiny |
416x416 |
nx |
13ms/23ms |
7ms/16ms |
7ms/15ms |
yolov4 |
416x416 |
nx |
111ms/125ms |
55ms/65ms |
47ms/57ms |
yolov5s |
416x416 |
nx |
47ms/88ms |
33ms/74ms |
28ms/64ms |
yolov5m |
416x416 |
nx |
110ms/145ms |
63ms/101ms |
49ms/91ms |
yolov5l |
416x416 |
nx |
205ms/242ms |
95ms/123ms |
76ms/118ms |
yolov5x |
416x416 |
nx |
351ms/405ms |
151ms/183ms |
114ms/149ms |
ubuntu
model |
size |
gpu |
fp32 |
fp16 |
INT8 |
yolov4 |
416x416 |
titanv |
11ms/17ms |
8ms/15ms |
7ms/14ms |
yolov5s |
416x416 |
titanv |
7ms/22ms |
5ms/20ms |
5ms/18ms |
yolov5m |
416x416 |
titanv |
9ms/23ms |
8ms/22ms |
7ms/21ms |
yolov5l |
416x416 |
titanv |
17ms/28ms |
11ms/23ms |
11ms/24ms |
yolov5x |
416x416 |
titanv |
25ms/40ms |
15ms/27ms |
15ms/27ms |
WRAPPER
Prepare the pretrained .weights and .cfg model.
Detector detector;
Config config;
std::vector<BatchResult> res;
detector.detect(vec_image, res)
Build and use yolo-trt as DLL or SO libraries
windows10
- dependency : TensorRT 7.1.3.4 , cuda 11.0 , cudnn 8.0 , opencv4 , vs2015
- build:
open MSVC sln/sln.sln file
- dll project : the trt yolo detector dll
- demo project : test of the dll
ubuntu & L4T (jetson)
The project generate the libdetector.so lib, and the sample code. If you want to use the libdetector.so lib in your own project,this cmake file perhaps could help you .
git clone https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt.git
cd yolo-tensorrt/
mkdir build
cd build/
cmake ..
make
./yolo-trt
API
struct Config
{
std::string file_model_cfg = "configs/yolov4.cfg";
std::string file_model_weights = "configs/yolov4.weights";
float detect_thresh = 0.9;
ModelType net_type = YOLOV4;
Precision inference_precison = INT8;
int gpu_id = 0;
std::string calibration_image_list_file_txt = "configs/calibration_images.txt";
};
class API Detector
{
public:
explicit Detector();
~Detector();
void init(const Config &config);
void detect(const std::vector<cv::Mat> &mat_image,std::vector<BatchResult> &vec_batch_result);
private:
Detector(const Detector &);
const Detector &operator =(const Detector &);
class Impl;
Impl *_impl;
};
REFERENCE
- https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov4
- https://github.com/mj8ac/trt-yolo-app_win64
- https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_reference_apps
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