Deepstream里如何调用多个模型

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#Deepstream #人工智能 #计算机视觉

本文详细介绍了Deepstream如何实现多个模型的并行推理，包括主从模型配置、同步控制及优化。通过分析配置文件、模型调用、内存管理以及同步代码，揭示了在JetsonNano上并行推理可能遇到的性能问题和解决方案，强调了在特定情况下串行调用模型可能优于并行调用。同时，讨论了如何处理模型间协作、视频流复制和跟踪效果的影响因素。

       Deepstream提供了nvinfer plugin供封装调用模型使用, Deepstream的sample代码deepstream app里实现调用多个模型时是针对一主多从的使用方案，也就是一个主模型(primary inference engine)，一个或者多个次要从属模型(secondary inference engine)，因为模型使用前都转换成了TensorRT的engine文件，所以一般叫engine。下面是典型的基于Deepstream的调用多个模型推理的app的结构:

各部分的plugin的功能的简要说明如下:

      Samples里的deepstream-app里使用了四个模型(对应创建了四个nvinfer plugin)，一个主模型(由下图中的左侧的nvinfer plugin负责封装调用)，三个次要模型(由下图中右侧的三个nvinfer plugin负责调用)，主模型用来识别车，三个次要从属模型分别用来识别车的颜色、种类、厂商。

模型文件位于/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/models/下，主模型和次要从属模型的分工完全是由配置文件来配置的，封装调用它们的nvinfer plugin是相同的，运行deepstream app时指定config文件为/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/config/deepstream-app/source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt

cd/opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/config/deepstream-app
deepstream-app -c source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt

即可将四个模型跑起来。

四个nvinfer plugin 和tracker plugin以及tee和4个queue element的结构组成如下:

 最左侧的是primary inference engine对应的plugin，挨着的是tracker plugin，再往右边是一个tee element用于视频流的复制分叉，和tee直连的是用于缓冲的4个queue element，上面三个queue element分别连对应的三个secondary inference engine

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decodebin ! \ nvstreammux width=1920 height=1080 batch-size=4 ! \ nvinfer config-file-path=config_infer_primary.txt ! \ nvdsosd display-meta=1 ! \ nveglglessink ``` - **关键组件**： - `nvstreammux`：批处理输入流 - `nvinfer`：加载TensorRT引擎 - `nvdsosd`：绘制检测框和关键点 #### 5. **性能优化技巧** - **动态分辨率**：在TensorRT中配置多尺度输入（支持1080p/720p自动切换）[^2] - **Jetson功耗控制**： ```bash sudo jetson_clocks --fan # 启用主动散热 sudo nvpmodel -m 0 # 最大性能模式 ``` - **内存优化**：使用`deepstream-app --perf-measure`监控显存占用 ### 部署验证 1. **精度测试**：使用WiderFace验证集，确保AP值符合预期（参考引用[1]） 2. **实时性测试**：在Jetson AGX Xavier上，1080p视频应达到20+FPS[^2] 3. **资源监控**： ```bash tegrastats --interval 1000 # 查看GPU/CPU利用率 ``` ### 常见问题解决 - **后处理崩溃**：检查自定义插件的内存边界 - **低FPS**：启用TensorRT FP16或INT8量化 - **漏检人脸**：调整`nms-iou-threshold`（建议0.3~0.5） > 官方参考：NVIDIA DeepStream SDK文档中的`CustomParser`示例
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