YOLOV5 TensorRT部署 BatchedNMS(转换engine模型)(上)

已于 2024-04-25 15:21:48 修改
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分类专栏： yolo系列改进计划 文章标签： YOLO
于 2024-04-23 15:11:55 首次发布
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本文介绍了如何在YOLOV5中利用TensorRT的BatchedNMSPlugin来加速推理过程，避免CPU上的NMS操作，减少数据拷贝，从而提升整体计算速度。主要内容包括修改检测层输出格式，将PT模型转换为ONNX并引入plugin，以及将ONNX模型转换为ENGINE文件。

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YoloV5使用tensorRT部署时，模型推理是放在cuda上操作，得到的结果需要在cpu上执行nms操作，但是当图像中的目标较多，或者检测出来的框较多时，nms耗时较长。
TensorRT 官方提供了batchedNMSPlugin的cuda操作，将yolov5的nms集成到tensorrt的engine中，不用在cpu上执行nms操作，并且减少了device to host的数据拷贝，提升整体的计算速度。
TensorRT batchedNMSPlugin

1.修改yolo detct层

    def forward(self, x):
        z
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