CenterNet-TensorRT 使用教程

CenterNet-TensorRT 使用教程

欢迎来到 CenterNet-TensorRT 教程，这是一个基于TensorRT和CUDA实现的CenterNet目标检测器的C++版本。本教程旨在帮助您快速理解项目结构，并指导您如何设置、配置及运行该项目。

1. 项目目录结构及介绍

以下是 CenterNet-TensorRT 的基本目录结构及其说明：

.
├── common            # 公共工具和函数
├── detection         # 目标检测相关代码
├── examples          # 示例代码，展示如何使用项目
│   ├── ...
├── include           # 包含所有的头文件
├── onnx-tensorrt     # ONNX到TensorRT转换相关的代码和配置
├── pose_estimation   # 姿态估计相关代码（如果存在）
├── src               # 主要的源代码
├── test              # 测试代码
├── CMakeLists.txt    # CMake构建脚本
├── LICENSE           # 项目授权许可文件
├── README.md         # 项目的主要说明文档
└── tensorrt-plugin   # TensorRT自定义插件，用于扩展功能

• common: 提供项目中普遍使用的工具函数。
• detection: 相关的目标检测逻辑实现。
• examples: 用于演示如何加载模型和进行推理的示例程序。
• include: 所需的头文件集合。
• onnx-tensorrt: 处理ONNX模型到TensorRT模型的转化逻辑。
• pose_estimation: （如果提供）则涉及姿态估计的相关实现。
• src: 核心源代码，包括模型加载、推理等关键逻辑。
• test: 单元测试或集成测试代码，确保代码质量。
• CMakeLists.txt: 构建项目的配置文件，使用CMake构建系统。
• LICENSE: 项目的许可证信息。
• README.md: 快速了解项目概览，包括依赖项和快速入门指南。

2. 项目启动文件介绍

虽然具体启动文件可能因项目而异，通常位于 examples 或直接在 src 目录下，可能会有如 main.cpp 或特定用途的文件如 demo.cpp。这些文件展示了如何初始化TensorRT引擎，加载模型，并执行图像的推理过程。启动流程大致包括以下步骤：

• 加载ONNX模型至TensorRT。
• 创建执行上下文和缓冲区。
• 数据预处理。
• 执行推断。
• 后处理结果并显示或保存。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件可能在项目的根目录下或者特定的子目录内，形式可能是.yaml, .json, 或者直接在代码中的常量定义。配置项可能涵盖：

• 模型路径: ONNX模型或TensorRT引擎文件的路径。
• 网络参数: 输入尺寸、批处理大小等。
• 运行参数: 如是否启用GPU、CUDA和TensorRT的版本指定。
• 后处理设置: NMS阈值、检测框得分阈值等。
• 环境依赖: 指定所需的CUDA和TensorRT版本等。

要详细了解配置文件的内容和修改方式，请查看项目根目录下的说明文档或搜索示例代码中的配置实例。

---

开始之前

确保您已具备项目所列出的所有依赖项，包括Ubuntu 16.04、PyTorch 1.2.0、CUDA 10.0、TensorRT 7.x及其对应CUDNN版本。使用CMake来编译项目，并根据需要调整配置文件以适应您的开发环境和需求。本教程提供了一个结构化的起点，具体的编译和运行指令应参照项目 README.md 文件的最新指导。