环境配置
- 安装protobuf
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple protobuf==3.8.0
- 安装onnx
sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-dev
- 安装pillow
sudo pip3 install Pillow
- 安装pycuda：如果下述脚本无法安装，请看[[Jetson Nano安装pycuda(踩坑传)]]
export PATH=/usr/local/cuda/bin:\${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:\${LD_LIBRARY_PATH}
sudo pip3 install pycuda
- 安装numpy
sudo pip3 install numpy
运行TRT-yolov3
- 下载配置文件和权重文件到
TRT-yolov3/yolov3_onnx/中
也可以使用
TRT-yolov3/yolov3_onnx/download.sh进行下载 或 查看该文件有选择性的下载（你懂的，异常缓慢，记得自己找办法加速，我帮你找好了两个）
- 修改
download.sh文件，只保留如下部分，执行该脚本sudo ./download.sh
#!/bin/bash
set -e
echo
echo "Creating YOLOv3-Tiny-288 and YOLOv3-Tiny-416 configs..."
cat yolov3-tiny.cfg | sed -e '8s/width=416/width=288/' | sed -e '9s/height=416/height=288/' > yolov3-tiny-288.cfg
echo >> yolov3-tiny-288.cfg
ln -sf yolov3-tiny.weights yolov3-tiny-288.weights
cp yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny-416.cfg
echo >> yolov3-tiny-416.cfg
ln -sf yolov3-tiny.weights yolov3-tiny-416.weights
echo
echo "Done."
以下只以
yolov3-tiny-416为例，这两个步骤都比较慢 请耐心等待
- 将
.cfg转换为.onnx
python3 yolov3_to_onnx.py --model yolov3-tiny-416
- 将
.onnx转换为.trt
python3 onnx_to_tensorrt.py --model yolov3-tiny-416
测试(识别)
【视频】
python3 detector.py --file --filename data/test.mp4 --model yolov3-tiny-416 --runtime
【摄像头】
将trt-yolov3-detector-camera.py脚本放到TRT-yolov3/目录下，并更换第十行的绝对路径
直接执行该脚本即可调用摄像头进行识别了
模型替换(详细)
如果TRT-yolov3已经成功跑通则理论上可以跳过着part，这part是我自己踩坑的过程中，在发现TRT-yolov3项目之前找到模型转换方法的部分分解动作，如果想更详细的一步步了解如何从
.cfg转化到.trt的，可以继续阅读
核心思想是将yolo原始的.cfg配置文件转换为TensorRT要用的.trt文件
yolov3-tiny -> onnx
- 创建yolov3_tiny_to_onnx.py文件
- 准备模型配置
.cfg文件和权重.weights文件在该py脚本同一目录
我采用的是直接将
yolov3-tiny两个文件重新命名 两文件需同名，例如yolov3-tiny-416.cfg和yolov3-tiny-416.weights
- 执行如下脚本生成
.onnx模型配置文件
python3 yolov3_tiny_to_onnx.py --model yolov3-tiny-416
【关于这里.cfg的说明】
我将原始的py文件进行了一点修改，原始py只能读取288、416、608层的配置文件，这里删除了这个限制，但暂时不清楚会有什么问题 但是cfg文件仍然有一定的格式约束
- 每层之间只有一个空行
[convolutional]
batch_normalize=1
[maxpool]
size=2
- 第一层[net]中最后两项更改为
steps=400000
scales=.1
- 该cfg文件结尾有且仅有两行空行
onnx -> trt
- 创建onnx_to_tensorrt.py文件
- 执行如下脚本，生成
.trt模型文件
python3 onnx_to_tensorrt.py —model yolov3-tiny-416
