DeepStream-Yolo项目：YOLO11模型部署全流程指南

DeepStream-Yolo项目：YOLO11模型部署全流程指南

DeepStream-Yolo NVIDIA DeepStream SDK 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 implementation for YOLO models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepStream-Yolo

前言

在计算机视觉领域，YOLO系列模型因其出色的实时检测性能而广受欢迎。本文将详细介绍如何在DeepStream框架中部署最新的YOLO11模型，帮助开发者快速实现高性能的目标检测应用。

环境准备

在开始之前，请确保已安装以下组件：

• DeepStream SDK (建议6.0及以上版本)
• CUDA工具包
• Python 3.6+
• 建议使用Python虚拟环境

模型转换流程

1. 获取YOLO11源码

首先需要获取YOLO11的官方实现代码，这将为我们提供模型转换所需的基础环境。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip3 install -e .
pip3 install onnx onnxslim onnxruntime

2. 准备转换工具

从DeepStream-Yolo项目中获取专用的模型转换脚本export_yolo11.py，将其复制到YOLO11的代码目录中。

3. 下载预训练模型

YOLO11提供了多种规模的预训练模型，例如YOLO11s、YOLO11m等。开发者可以根据实际需求选择合适的模型。

wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.3.0/yolo11s.pt

4. 执行模型转换

将PyTorch模型转换为ONNX格式是部署到DeepStream的关键步骤：

python3 export_yolo11.py -w yolo11s.pt --dynamic

转换参数说明：

• -s/--size: 指定输入尺寸，默认640x640
• --simplify: 简化ONNX模型(DeepStream 6.0+)
• --dynamic: 启用动态批处理(DeepStream 6.1+)
• --batch: 指定静态批处理大小
• --opset: 指定ONNX算子集版本(DeepStream 5.1需使用12或更低版本)

5. 复制生成文件

将转换得到的ONNX模型和标签文件(如有)复制到DeepStream-Yolo项目目录。

编译自定义插件

DeepStream需要特定的插件来支持YOLO11模型的推理：

1. 设置CUDA版本环境变量(根据DeepStream版本选择)：

# x86平台示例
export CUDA_VER=12.2  # DeepStream 7.0/6.4

2. 编译插件：

make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo clean && make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo

配置文件调整

1. 推理配置文件(config_infer_primary_yolo11.txt)

关键配置项：

[property]
onnx-file=yolo11s.pt.onnx
num-detected-classes=80  # 根据实际类别数调整
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseYolo

# 提高精度的推荐设置
maintain-aspect-ratio=1
symmetric-padding=1

2. 主配置文件(deepstream_app_config.txt)

确保正确指向YOLO11的推理配置：

[primary-gie]
config-file=config_infer_primary_yolo11.txt

模型测试

完成所有配置后，使用以下命令启动测试：

deepstream-app -c deepstream_app_config.txt

注意事项：

• 首次运行会生成TensorRT引擎文件，此过程可能耗时较长(10分钟以上)
• 性能调优建议参考项目文档中的customModels.md文件

性能优化建议

1. 输入尺寸选择：根据实际应用场景平衡精度和速度
2. 批处理设置：动态批处理适合变长输入，静态批处理可获得更稳定性能
3. 后处理优化：合理设置置信度阈值和NMS参数
4. 硬件加速：充分利用TensorRT的优化能力

常见问题解答

Q: 转换过程中出现算子不支持错误怎么办？ A: 尝试降低ONNX算子集版本(如--opset 12)

Q: 推理结果不准确可能是什么原因？ A: 检查输入尺寸是否匹配训练配置，确保maintain-aspect-ratio和symmetric-padding设置正确

Q: 如何部署自定义训练的YOLO11模型？ A: 转换流程相同，只需替换为自定义的.pt模型文件

通过本文的详细指导，开发者可以顺利完成YOLO11模型在DeepStream框架中的部署工作，构建高性能的目标检测应用。

DeepStream-Yolo NVIDIA DeepStream SDK 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 implementation for YOLO models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepStream-Yolo