TensorRT 部署加速基于 Deepsort + YOLOv5 的目标跟踪

一. 项目简介

• 基于 TensorRT-v8.2 ，加速YOLOv5-v5.0 + deepsort 的目标跟踪；
• 在 Jetson nano 上进行部署；
• 在 Linux x86_64 系统上也是可行的，需要修改本项目中所有的 Makefile 和 CMakeLists.txt ，把这 2 种文件里 TensorRT 和 OpenCV 头文件、库文件的路径换成对应系统的即可，CUDA的路径一般不用修改，最好也确认下。

二. 项目效果

• 下面是从一段测试视频当中选取的两帧跟踪的结果
  
  

三. 环境配置

• Jetson nano 上烧录的系统镜像为 Jetpack 4.6.1，该jetpack 原装环境如下：

CUDA	cuDNN	TensorRT	OpenCV
10.2	8.2	8.2.1	4.1.1

关于如何在 Jetson nano 上烧录镜像，网上资料还是很多的，这里就不赘述了，注意下载 Jetpack镜像时选择 4.6.1 版本，该版本对应的 TensorRT v8 版本

• 安装Eigen库

apt install libeigen3-dev

记得在之前将 apt 源更换为国内源

四. 项目代码

• 项目代码中有大量博主自己编写或重构的部分，链接如下
• GitHub 地址：Deepsort-YOLOv5-TensorRT

五. 模型转换

把 YOLO检测模型，和ReID特征提取模型，转换成TensorRT的序列化文件，后缀 .plan（作者的习惯，也可以是.engine或其他）

5.1 原模型下载

• 链接：https://pan.baidu.com/s/1YG-A8dXL4zWvecsD6mW2ug
• 提取码：y2oz

下载并解压后，

目录中的文件说明如下：

Deepsort模型文件
    |
    ├── ReID模型  # 该目录中存放的是 ReID 特征提取网络的模型
    │   ├── ckpt.t7  # 官方 PyTorch 格式的模型文件
    │   └── deepsort.onnx  # 根据 ckpt.t7 导出的 onnx 格式模型文件
    |
    └── YOLOv5-v5.0  # 该目录中存放的是 YOLOv5 目标检测网络的模型
        ├── yolov5s.pt  # 官方 PyTorch 格式的模型文件
        └── para.wts  # 根据 yolov5s.pt 导出的 wts 格式模型文件

5.2 YOLO模型转换

• 将上述 yolov5s.pt 转为 model.plan，或 para.wts转为 model.plan
• 具体的方法步骤参考 TensorRT-YOLOv5，也是作者自己发布的一个项目

注意：使用时，记得把 Makefile 中TensorRT 和 OpenCV 头文件、库文件所在的路径，换成自己 Jetson nano 上的路径

完成之后便可得到 model.plan ，为检测网络的 TensorRT 序列化模型文件。

5.3 ReID网络模型转换

• 将上述 ckpt.t7 转为 deepsort.plan，或 deepsort.onnx 转为 deepsort.plan
• 项目代码链接在下方
• 按如下步骤运行

# 进入本项目的 reid_torch2trt 目录
cd reid_torch2trt

# 执行命令
# 如果jetson nano上没有安装pytorch，这一步随便在任何有pytorch上的环境运行都可以
python onnx_export.py
# 此命令运行后，ckpt.t7 转为 deepsort.onnx
# 不过作者已给出 deepsort.onnx，因此可以跳过这步，从下面的开始

# 依次执行
make
./trt_export
# 此命令运行后，deepsort.onnx 转为 deepsort.plan

完成之后便可得到 deepsort.plan ，为特征提取网络的 TensorRT 序列化模型文件。

六. 运行项目

• 开始编译并运行目标跟踪的代码
• 按如下步骤运行

# 进入本项目的 yolov5-deepsort-tensorrt 目录
cd yolov5-deepsort-tensorrt
mkdir resources
# 把上面转换得到的 2 个 plan 文件复制到目录resources中
cp {TensorRT-v8-YOLOv5-v5.0}/model.plan ./resources
cp ../reid_torch2trt/deepsort.plan ./resources

mkdir test_videos  # 向其中放入测试的视频文件，并命名为 demo.mp4

vim src/main.cpp  # 可以根据自己的需求修改一些配置信息

mkdir build
cd build
cmake ..
make
./yolosort  # 运行后即看到跟踪效果

七. 项目参考

7.1 参考链接

主要参考了下面的项目：

• https://github.com/RichardoMrMu/yolov5-deepsort-tensorrt
• https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42264234/article/details/120152117

7.2 本项目的改动

• 本项目的代码大部分参考了上方项目的内容，给予了作者很多启发
• 但作者自己也做了不少变更，具体如下：

1. 所参考项目ReID网络模型输出为 512 维度的向量，但代码中是 256 维，作者做了修正；

2. 对于YOLOv5-v5.0目标检测网络：

   2.1 TensorRT 模型转换使用的是作者自己的项目，进行了预处理的 CUDA 加速；

   2.2 对 YOLOv5 的 TensorRT 推理做了类的封装，并编译为动态链接库，在其他项目中使用也非常方便；

3. 实现了类别筛选功能，可以在 main.cpp 中设置想要跟踪的类别，忽略掉那些不关心的种类；

4. 为了适配 TensorRT 8 版本，对模型推理的地方做了一定的改动。

感谢阅毕，编码整理不易，若有帮助，望不吝star，欢迎点赞收藏。

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