MMYOLO-TensorRT 安装与配置指南

MMYOLO-TensorRT 安装与配置指南

mmyolo_tensorrt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmyolo_tensorrt

1. 项目基础介绍

MMYOLO-TensorRT 是一个基于 MMYOLO 模型进行 TensorRT 加速的开源项目。MMYOLO 是一个面向实时目标检测的深度学习框架，它基于 PyTorch 实现，并使用 MMDetection 的设计理念。本项目通过集成 TensorRT，对 MMYOLO 模型进行优化，以实现更快的推理速度和更低的功耗。主要编程语言为 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• MMYOLO: 一个基于 PyTorch 的目标检测框架。
• TensorRT: NVIDIA 提供的一个 C++ 库，用于高性能深度学习推理。
• ONNX: 开放神经网络交换格式，用于在不同框架之间转换模型。
• PyTorch: 一个流行的深度学习框架，用于模型的开发和训练。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8
• CUDA 10.2
• PyTorch 1.12.1 (与 CUDA 10.2 兼容)
• NVIDIA GPU 驱动程序 (与 CUDA 版本兼容)

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   首先，您需要克隆 MMYOLO-TensorRT 仓库到本地：

   git clone -b v0.5.0 https://github.com/thb1314/mmyolo_tensorrt.git
   cd mmyolo_tensorrt
   

2. 创建 Python 环境

   接下来，创建一个名为 mmyolo_zl 的 Python 环境，并安装所需的依赖：

   conda create -n mmyolo_zl python=3.8
   conda activate mmyolo_zl
   

3. 安装依赖

   根据项目要求，安装所需的 Python 包：

   pip install torch==1.12.1+cu102 torchvision==0.13.1+cu102 torchaudio==0.12.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102
   pip install onnxruntime==1.12.1 onnxsim==0.4.8 opencv-python==4.7.0.72 yapf==0.32.0 pyyaml==6.0
   

4. 下载预训练模型和配置文件

   根据项目需要，下载相应的模型和配置文件。

5. 安装 mmcv

   编译安装 mmcv 相关的 onnxruntime 算子：

   cd mmcv
   MMCV_WITH_OPS=1 pip install -v -e .
   cd ..
   

6. 安装 mmengine

   同样，编译安装 mmengine：

   cd mmengine
   pip install -v -e .
   cd ..
   

7. 安装其他依赖

   根据项目文档，继续安装其他必要的依赖项。

8. 导出和转换模型

   使用项目提供的脚本导出 ONNX 模型，并使用 TensorRT 进行优化。

9. 测试和验证

   在完成所有安装步骤后，运行测试脚本以验证模型的功能。

请确保按照项目文档中的详细说明进行每一步操作，以避免遇到不必要的错误。以上步骤仅为一个简化的指南，具体操作可能需要根据项目的具体要求进行调整。

mmyolo_tensorrt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmyolo_tensorrt