企业官网建设流程全解析

• TensorRT系列之 Windows10下yolov8 tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 yolov8 tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 yolov7 tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 yolov6 tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 yolov5 tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 yolox tensorrt模型加速部署

• TensorRT系列之 Linux下 u2net tensorrt模型加速部署

• 更多（点我进去）…
  

  文章目录

  • ubuntu下yolox tensorrt模型部署
  • • 一、Ubuntu18.04环境配置
    • 1.1 安装工具链和opencv
    • 1.2 安装Nvidia相关库
    • • 1.2.1 安装Nvidia显卡驱动
      • 1.2.2 安装 cuda11.3
      • 1.2.3 安装 cudnn8.2
      • 1.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4
      • 1.2.5 下载仓库TensorRT-Alpha并设置
    • 二、yolox环境安装与onnx导出
    • 三、利用tensorrt编译onnx模型
    • 四、编译执行yolox-tensorrt工程
    • 五、结束语

ubuntu下yolox tensorrt模型部署

• YOLOX是一种基于深度学习的目标检测算法，它的主要优点是速度快、精度高。相比其他目标检测算法，YOLOX在保持高精度的同时，能够实现更快的检测速度，这使得它在实际应用中具有很大的优势。
• YOLOX的创新点主要体现在两个方面：SimOTA和PANet。SimOTA是一种基于Transformer的目标检测算法，它通过引入自注意力机制来提高模型的表达能力，从而提高了检测精度。PANet是一种金字塔注意力网络，它能够在不同的尺度上对目标进行检测，从而提高了模型的鲁棒性。
• 在业内，YOLOX已经得到了广泛的认可和应用。例如，在Kaggle的车辆检测挑战赛中，YOLOX获得了第一名的好成绩。此外，YOLOX还在COCO数据集上取得了很好的性能表现。这些成果表明，YOLOX是一种非常优秀的目标检测算法，具有很高的实用价值和广泛的应用前景。
• 从性能方面来看，YOLOX在速度和精度上都表现出色。在速度方面，YOLOX比其他一些主流的目标检测算法要快很多，这使得它在实时场景下的应用具有很大的优势。在精度方面，YOLOX与其他一些高精度的目标检测算法相当甚至更好。这些优点使得YOLOX成为了一种非常受欢迎的目标检测算法。
• 总之，YOLOX是一种非常优秀的目标检测算法，它具有速度快、精度高、创新性强等优点。在业内已经得到了广泛的认可和应用，并且在性能方面表现出色。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信YOLOX将会在更多的领域发挥出更大的作用。

本文提供yolox-tensorrt加速方法。
有源码！有源码！有源码！

下图右边是yolox部署之后，tensorrt部署效果，和python推理结果一致。

一、Ubuntu18.04环境配置

如果您对tensorrt不是很熟悉，请务必保持下面库版本一致。
请注意: Linux系统安装以下库，务必去进入系统bios下，关闭安全启动(设置 secure boot 为 disable)

1.1 安装工具链和opencv

sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallgdbsudoapt-getinstallcmake

sudoapt-getinstalllibopencv-dev# pkg-config --modversion opencv

1.2 安装Nvidia相关库

注：Nvidia相关网站需要注册账号。

1.2.1 安装Nvidia显卡驱动

ubuntu-drivers devicessudoadd-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudoaptupdatesudoaptinstallnvidia-driver-470-server# for ubuntu18.04nvidia-smi

1.2.2 安装 cuda11.3

• 进入链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• 选择：CUDA Toolkit 11.3.0(April 2021)
• 选择：[Linux] -> [x86_64] -> [Ubuntu] -> [18.04] -> [runfile(local)]
  
  在网页你能看到下面安装命令，我这里已经拷贝下来：

wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.runsudoshcuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

cuda的安装过程中，需要你在bash窗口手动作一些选择，这里选择如下：

• select：[continue] -> [accept] -> 接着按下回车键取消Driver和465.19.01这个选项，如下图(it is important!) -> [Install]
  
  
  bash窗口提示如下表示安装完成

#===========#= Summary =#===========#Driver: Not Selected#Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.3/#......

把cuda添加到环境变量：

vim~/.bashrc

把下面拷贝到 .bashrc里面

# cuda v11.3exportPATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3

刷新环境变量和验证

source~/.bashrc nvcc-V

bash窗口打印如下信息表示cuda11.3安装正常

nvcc: NVIDIA(R)Cuda compiler driver<br>Copyright(c)2005-2021 NVIDIA Corporation<br>Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021<br>Cuda compilation tools, release11.3, V11.3.58<br>Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29745058_0<br>

1.2.3 安装 cudnn8.2

• 进入网站：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
• 选择： Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x
• 选择： cuDNN Library for Linux (x86_64)
• 你将会下载这个压缩包: “cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz”

# 解压tar-zxvfcudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz

将cudnn的头文件和lib拷贝到cuda11.3的安装目录下：

sudocpcuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/sudocpcuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudochmoda+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudochmoda+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

1.2.4 下载 tensorrt8.4.2.4

本教程中，tensorrt只需要下载\、解压即可，不需要安装。

• 进入网站： https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download
• 把这个打勾： I Agree To the Terms of the NVIDIA TensorRT License Agreement
• 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1
• 选择: TensorRT 8.4 GA Update 1 for Linux x86_64 and CUDA 11.0, 11.1, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6 and 11.7 TAR Package
• 你将会下载这个压缩包: “TensorRT-8.4.2.4.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz”

# 解压tar-zxvfTensorRT-8.4.2.4.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz# 快速验证一下tensorrt+cuda+cudnn是否安装正常cdTensorRT-8.4.2.4/samples/sampleMNISTmakecd../../bin/

导出tensorrt环境变量(it is important!)，注：将LD_LIBRARY_PATH:后面的路径换成你自己的！后续编译onnx模型的时候也需要执行下面第一行命令

exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/xxx/temp/TensorRT-8.4.2.4/lib ./sample_mnist

bash窗口打印类似如下图的手写数字识别表明cuda+cudnn+tensorrt安装正常

1.2.5 下载仓库TensorRT-Alpha并设置

gitclone https://github.com/FeiYull/tensorrt-alphagitfetch origingitcheckout legacy

设置您自己TensorRT根目录:

gitclone https://github.com/FeiYull/tensorrt-alphagitfetch origingitcheckout legacycdtensorrt-alpha/cmakevimcommon.cmake# 在文件common.cmake中的第20行中，设置成你自己的目录，别和我设置一样的路径eg:# set(TensorRT_ROOT /root/TensorRT-8.4.2.4)

二、yolox环境安装与onnx导出

推理的时候是支持多batch推理的，本文以batch_size=1为例子，可以直接从网盘下载onnx文件[weiyun]:weiyun or google driver ，你也可以自己下载仓库，然后按照下面指令手动导出onnx文件:

# 下载yolox源码gitclone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

切换版本为yolox 0.3.0

gitcheckout0.3.0

安装 yolox环境

pipinstall-rrequirements.txt

用以下指令导出onnx模型文件，640表示模型的输入分辨率为：640X640,416同理表示：416X416。

# 640 for imagepython tools/export_onnx.py --output-name=yolox_s.onnx--exp_file=exps/default/yolox_s.py--ckpt=yolox_s.pth--decode_in_inference--batch-size=1python tools/export_onnx.py --output-name=yolox_m.onnx--exp_file=exps/default/yolox_m.py--ckpt=yolox_m.pth--decode_in_inference--batch-size=1python tools/export_onnx.py --output-name=yolox_x.onnx--exp_file=exps/default/yolox_x.py--ckpt=yolox_x.pth--decode_in_inference--batch-size=1python tools/export_onnx.py --output-name=yolox_s.onnx--exp_file=exps/default/yolox_s.py--ckpt=yolox_s.pth--decode_in_inference--batch-size=1# 416 for imagepython tools/export_onnx.py --output-name=yolox_nano.onnx--exp_file=exps/default/yolox_nano.py--ckpt=yolox_nano.pth--decode_in_inference--batch-size=1python tools/export_onnx.py --output-name=yolox_tiny.onnx--exp_file=exps/default/yolox_tiny.py--ckpt=yolox_tiny.pth--decode_in_inference--batch-size=1

三、利用tensorrt编译onnx模型

将你的onnx模型放到这个路径:tensorrt-alpha/data/yolox

cdtensorrt-alpha/data/yoloxexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:~/TensorRT-8.4.2.4/lib

编译onnx模型指令，640表示模型的输入分辨率为：640X640,416同理表示：416X416。注意：编译onnx格式的模型会得到例如xxxx.trt格式的文件，下文推理要用到。

# 640../../../../TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec--onnx=yolox_s.onnx--saveEngine=yolox_s.trt--buildOnly../../../../TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec--onnx=yolox_m.onnx--saveEngine=yolox_m.trt--buildOnly../../../../TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec--onnx=yolox_x.onnx--saveEngine=yolox_x.trt--buildOnly# 416../../../../TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec--onnx=yolox_nano.onnx--saveEngine=yolox_nano.trt--buildOnly../../../../TensorRT-8.4.2.4/bin/trtexec--onnx=yolox_tiny.onnx--saveEngine=yolox_tiny.trt--buildOnly

四、编译执行yolox-tensorrt工程

使用命令行编译下代码

gitclone https://github.com/FeiYull/tensorrt-alphagitfetch origingitcheckout legacycdtensorrt-alpha/yoloxmkdirbuildcdbuild cmake..make-j10

按照需求执行推理，支持推理一张图片、在线推理视频文件，或者在线从摄像头获取视频流并推理。

## 640# infer image./app_yolox--model=../../data/yolox/yolox_s.trt--size=640--batch_size=1--img=../../data/6406401.jpg--show--savePath=../# infer video./app_yolox--model=../../data/yolox/yolox_s.trt--size=640--batch_size=1--video=../../data/people.mp4--show# infer camera./app_yolox--model=../../data/yolox/yolox_s.trt--size=640--batch_size=1--cam_id=0--show# 416./app_yolox--model=../../data/yolox/yolox_nano.trt--size=416--batch_size=1--img=../../data/6406401.jpg--show--savePath

例如：以下是yolox推理视频流效果。

五、结束语

yolox的tensorrt部署到这里结束。都看到这里了，觉得可以请点赞收藏，有条件的去仓库点个star，仓库：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha/tree/legacy