Jetson TX2 DeepStream-自定义Yolov3和Yolov3-tiny模型

最新推荐文章于 2024-09-04 23:26:56 发布
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分类专栏： ubuntu TX2 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48695448/article/details/111866716
版权
该博客详细介绍了如何在Jetson TX2上使用DeepStream SDK集成和运行自定义的Yolov3和Yolov3-tiny模型。内容包括DeepStream的源文件目录、配置文件、校准文件、自定义模型解析函数的实现，以及运行模型的步骤。示例中展示了如何利用TensorRT的IPluginFactory接口创建Yolo模型的特定层，并在运行时重建用户定义的TensorRT层。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Deepstream的“源文件”目录位于“/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/sources”
这个示例展示了如何集成像Yolo这样的检测器模型，该模型通过TensorRT的IPlugin接口支持各个层，并使用DeepStreamSDK对检测到的对象进行自定义输出层解析。
示例使用IPluginFactory接口，在Yolo中创建特定的层，并配置由TensorRT提供的Yolo插件。
该例程演示了如何在运行时从engine文件中重建用户定义的TensorRT层。

文件详情

  • deepstream_app_config_yolo[V3,V3_tiny,V2,V2_tiny,tlt].txt
    使用YoloV2/ YoloV2 -tiny/yolo/yolo-tiny/tlt模型的应用程序配置文件
  • config_infer_primary_yolo[V3,V3_tiny,V2,V2_tiny,tlt].txt
    Yolo检测器模型的GStreamer nvinfer插件的配置文件
  • yolov3-calibration.table.trt7.0
    yoloV3 INT8 在TensorRT 7.0+上的校准二进制文件
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/nvdsinfer_yolo_engine.cpp
    实现’NvDsInferCreateModelParser’/IModelParser为nvdsinfer解析自定义模型
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/nvdsparsebbox_Yolo.cpp
    为Yolo模型检测到的对象提供输出层解析功能。
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/yoloPlugins.h
    YoloLayerV3和YoloLayerV3PluginCreator的声明。
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/yoloPlugins.cpp
    实现YoloLayerV3和YoloLayerV3PluginCreator。
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/kernels.cu
    cuda内核的实现
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/trt_utils.h
    安装tensorRT网络的实用程序
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/trt_utils.cpp
    建立tensorRT网络的实用程序的实现
  • nvdsinfer_custom_impl_Yolo/yolo.h
    创建Yolo cuda引擎接口
  • nvdsi
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