TensorRT Demos 安装与使用教程

TensorRT Demos 安装与使用教程

tensorrt_demosTensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorrt_demos

本教程将指导您了解并安装基于TensorRT Demos的开源项目。此项目集合了一系列TensorRT相关的演示示例，涵盖了图像分类、对象检测等多种应用场景。

1. 项目目录结构及介绍

tensorrt_demos/
├── build                   # 构建脚本和输出目录
├── docs                    # 文档相关
├── models                  # 模型定义和权重文件
│   ├── imagenet            # ImageNet预训练模型
│   └── yolov3              # YOLOv3模型
├── src                     # 源代码
│   ├── common              # 公共函数和头文件
│   ├── imagenet_demo       # 图像分类演示
│   ├── jetson_inference    # 基础库，包括CUDA和TensorRT接口
│   ├── kitti_detection      # KITTI数据集上的对象检测
│   └── yolov3_onnx         # YOLOv3 ONNX模型转换工具
└── tools                   # 辅助工具

1.1 build 目录

存放构建脚本和编译产生的目标文件。

1.2 docs 目录

包含项目的文档资源。

1.3 models 目录

存储预训练的模型权重和其他模型文件。

1.4 src 目录

源码的核心部分，包含了各种演示示例的实现。

1.5 tools 目录

放置一些辅助性的工具或脚本。

2. 项目的启动文件介绍

以下是一些主要的启动脚本：

• src/imagenet_demo/imagenet_classification：用于ImageNet模型的图像分类。
• src/yolov3_onnx/onnx_to_cpp：将YOLOv3的ONNX模型转换为C++代码。
• src/kitti_detection/detect：在KITTI数据集上运行对象检测。

每个脚本都有对应的使用说明，可以通过在终端中输入相应的命令查看，例如：

$ python src/imagenet_demo/imagenet_classification --help

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件主要存在于源代码的不同子目录下，以.yaml格式存在。这些配置文件通常用于设置模型参数、GPU设置等。

• src/imagnet_demo/config.yaml：ImageNet分类的配置，如模型路径、推理时的batch大小等。
• src/kitti_detection/config.yaml：对象检测的配置，比如模型路径、类别数等。

配置文件结构清晰，可根据需求进行修改以适应不同的环境和任务要求。

通过以上步骤，您应该对TensorRT Demos有了初步的了解。现在，您可以按照项目README的指示，开始下载、安装和运行这些演示示例了。如果有任何疑问或遇到问题，可以查阅项目文档或直接向项目作者询问。祝您使用愉快！

tensorrt_demosTensorRT MODNet, YOLOv4, YOLOv3, SSD, MTCNN, and GoogLeNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorrt_demos