DeeplabV3 预测、模型转换、trt加速

最新推荐文章于 2024-09-28 20:38:17 发布
原创 最新推荐文章于 2024-09-28 20:38:17 发布 · 3.1k 阅读 · 16 ·
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#深度学习

本文介绍如何将使用MobilenetV2作为backbone的Deeplabv3模型从PyTorch转换为TensorRT，实现从60ms到30ms的显著加速，同时关注图片前处理问题的改进。
PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

转换代码：https://github.com/axxx-xxxa/deeplabv3-export

效果：pytorch（60ms），trt（30ms）

model：mobilenetv2为backbone的deeplabv3标准模型
请添加图片描述
上图是图片前处理有问题，下图有做改善请添加图片描述
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环境

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模型转换（pytorch->.onnx->.engine）

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