TensorrtCV Save

Project README

项目介绍

  • 零代码:只需配置文件(json文件)和权重文件即可生成engin文件,实现trt部署。
  • 自动化生成配置文件:由pt模型文件可以自动化生成json文件。
  • 可视化网络:便于查验和原始网络(比如pytorch)的区别。
  • debug教程:方便对比trt输出和pytorch模型输出的区别,从而方便定位部署上的问题。

项目结构

tensorrtCV
    |
    |- src
    |  |
    |  |- plugin
    |  |  |-xxx.h xxx.cu
    |  |-xxx.cpp
    |  |-xxx.h
    |- example
    |  |
    |  |-ddrnet
    |  | |-main.cpp
    |
    |  |-yolov5
    |  | |-main.cpp
    |
    |- model
    |  |-xxx.json
  • src 为tensort项目的主代码目录。其中包含plugin目录存放啊各种plugin
  • example目录中为不同网络的demo代码
  • model目录中为各种网络的json文件。

编译运行

win/linux

统一使用cmake管理,**需要在CMakeLists手动修改 OpenCV_DIR TENSORRT_DIR **

编译命令:

mkdir build
cd build
cmake .. 
// win下指定vs编译
// cmake .. -G "Visual Studio 15 2017 Win64"
make
// win下vs打开tensorrtF.sln编译运行

自动化生成json文件

Comming Soon

  • 小白系列教程
  • json网络可视化

欢迎各位同学PR模型配置(json文件)和新功能。 另外,请关注我的微信公众号(CV加速器),定期有直播讲解整个工程和集中回答问题。

Open Source Agenda is not affiliated with "TensorrtCV" Project. README Source: wdhao/tensorrtCV
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1 year ago
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