自动驾驶之单目3D目标检测TensorRT调研

目前在github上只能找到2个项目

• 1. TensorRT-CenterNet-3D
• 2. tkDNN
     两者都是使用CenterNet，但第1个基于TensorRT5,无法与当前最新的TensorRT6和TensorRT7兼容。经测试，第1个无法在Xavier+Jetpack 4.3/4.4上部署，因此选择部署第二个tkDNN。

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1. 基本信息

• README
• 模型网络：Centernet3D (DLA34 backend)
• 训练代码: CenterNet
• 输入尺寸: 512x512
• 当前类别数: 3类，“person”, “car”, “bicycle”

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2. 精度

TRT未报告精度。
原torch测试精度为

其中E、M、H表示easy、moderate 、hard难度。

AP：平均精度
AOS：检测目标旋转角度的准确率
BEV：BEV视角下检测框的准确率

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3. 测速

• 原github项目(pytorch)报告速度：32FPS(硬件未知)

• 原github项目(TensorRT)报告速度。Xavier上测速。注意该测速包含追踪。

  • fp32: 114.735ms
  • fp16: 89ms
  • int8: 89ms

• 笔者在Xavier部署测速，不包含追踪，只有3D目标检测。
  

  注意：Int8代码也有，但是缺少标定数据，因此未测试。