YOLO-TensorRT 项目教程

YOLO-TensorRT 项目教程

yolo-tensorrtTensorRT8.Support Yolov5n,s,m,l,x .darknet -> tensorrt. Yolov4 Yolov3 use raw darknet *.weights and *.cfg fils. If the wrapper is useful to you,please Star it.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo-tensorrt

1. 项目的目录结构及介绍

yolo-tensorrt/
├── assets/
├── demo/
├── docs/
├── include/
│   └── deploy/
├── plugin/
│   └── efficientRotatedNMSPlugin/
├── source/
│   └── deploy/
├── tensorrt_yolo/
├── clang-format
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.en.md

目录结构介绍

• assets/: 存放项目相关的资源文件。
• demo/: 存放演示和示例代码。
• docs/: 存放项目文档。
• include/deploy/: 存放部署相关的头文件。
• plugin/efficientRotatedNMSPlugin/: 存放高效的旋转非极大值抑制插件。
• source/deploy/: 存放部署相关的源代码。
• tensorrt_yolo/: 存放 YOLO 模型的 TensorRT 实现。
• clang-format: 代码格式化配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• Dockerfile: Docker 容器构建文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.en.md: 项目英文介绍文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 tensorrt_yolo/ 目录下，具体文件名可能因版本更新而有所不同。以下是一个典型的启动文件示例：

# tensorrt_yolo/main.py

import argparse
from tensorrt_yolo.engine import Engine

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="YOLO TensorRT 推理")
    parser.add_argument("--model", type=str, required=True, help="模型文件路径")
    parser.add_argument("--input", type=str, required=True, help="输入数据路径")
    parser.add_argument("--output", type=str, required=True, help="输出数据路径")
    args = parser.parse_args()

    engine = Engine(args.model)
    engine.infer(args.input, args.output)

if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件介绍

• main.py: 主启动文件，负责解析命令行参数并调用引擎进行推理。
• Engine: 引擎类，负责加载模型并执行推理。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于 tensorrt_yolo/ 目录下，具体文件名可能因版本更新而有所不同。以下是一个典型的配置文件示例：

# tensorrt_yolo/config.yaml

model:
  path: "models/yolov5s.trt"
  input_shape: [3, 640, 640]
  class_names: ["person", "car", "bike"]

inference:
  batch_size: 1
  confidence_threshold: 0.5
  nms_threshold: 0.4

配置文件介绍

• model: 模型相关配置，包括模型文件路径、输入形状和类别名称。
• inference: 推理相关配置，包括批处理大小、置信度阈值和非极大值抑制阈值。

以上是 YOLO-TensorRT 项目的基本教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

yolo-tensorrtTensorRT8.Support Yolov5n,s,m,l,x .darknet -> tensorrt. Yolov4 Yolov3 use raw darknet *.weights and *.cfg fils. If the wrapper is useful to you,please Star it.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo-tensorrt