jetson orin Nano 运行yolov5速度

时间: 2024-01-15 18:05:08 浏览: 146

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基于jetson平台使用tensorRT加速推理yolov5的两种方法

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由于大多数深度学习模型部署在嵌入式平台均出现推理速度过慢的情况，因此引用到tensorRT来加速推理深度学习模型，以yolov5为例，本文介绍了两种方式将yolov5在pytorch框架下训练出的.pt权重抓换成tensorRT的推理引擎。从而实现深度学习模型在嵌入式平台的部署与加速。本文实验平台为jetson nano及jetson TX2.加速效果明显 ### 基于Jetson平台使用TensorRT加速推理YOLOv5的两种方法 #### 一、背景介绍随着深度学习技术的不断发展，越来越多的深度学习模型被部署到了嵌入式平台上，例如NVIDIA的Jetson系列设备。然而，在这些资源受限的硬件上运行复杂的深度学习模型时，经常会遇到推理速度过慢的问题。为了改善这一状况，通常会采用模型量化、模型剪枝等技术来减轻模型计算负担，同时也会借助特定的优化工具，如TensorRT，来进一步提升模型的运行效率。 #### 二、TensorRT简介 ##### 2.1 TensorRT概述 TensorRT是由NVIDIA开发的一个高性能的深度学习推理优化器，旨在为深度学习应用提供低延迟、高吞吐量的部署推理。它能够对各种主流的深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、Mxnet、PyTorch等）训练出的模型进行优化，使其在NVIDIA GPU上获得更快的推理速度。对于嵌入式设备如Jetson Nano和Jetson TX2来说，这种加速能力尤为重要，因为它可以帮助解决资源限制带来的性能瓶颈问题。 ##### 2.2 TensorRT工作原理 - **模型转换**：需要将训练好的模型（通常是.pytorch的.pt文件格式）转换成TensorRT能够识别的格式。这一步骤可以通过TensorRT自带的工具或者第三方工具完成。 - **优化**：转换后的模型会被TensorRT进行优化处理，包括但不限于层融合、内核优化等技术。 - **推理**：经过优化后的模型可以直接在目标设备上进行高效推理。 #### 三、使用TensorRT加速YOLOv5推理的方法 ##### 3.1 方法一：通过PyTorch插件 PyTorch框架本身就支持TensorRT插件，这意味着可以在PyTorch环境中直接使用TensorRT来加速模型推理，无需额外的转换步骤。这种方法特别适用于已经在PyTorch环境下训练好的模型，如YOLOv5。 - **安装必要的软件包**：确保安装了PyTorch、TensorRT以及torch2trt插件。 - **加载YOLOv5模型**：使用PyTorch加载预训练的YOLOv5.pt模型。 - **转换模型**：使用torch2trt插件将YOLOv5模型转换为TensorRT格式。 - **推理**：利用转换后的模型在Jetson平台上进行高效推理。 ##### 3.2 方法二：通过ONNX中间表示对于那些希望在不同框架间灵活切换的用户，可以选择将模型先转换为ONNX格式，然后再使用TensorRT进行优化。这种方法提供了更高的灵活性，但可能需要额外的转换步骤。 - **模型转换**：使用PyTorch的torch.onnx.export函数将YOLOv5.pt模型导出为ONNX格式。 - **TensorRT优化**：利用TensorRT提供的工具，将ONNX模型转换为优化后的TensorRT引擎。 - **部署**：将优化后的TensorRT引擎部署到Jetson平台上进行推理。 #### 四、具体操作流程示例下面将以方法一为例，详细介绍如何使用TensorRT加速YOLOv5在Jetson平台上的推理： 1. **环境准备**：确保Jetson平台上已安装好PyTorch、TensorRT和torch2trt插件。 2. **加载YOLOv5模型**：使用PyTorch加载YOLOv5.pt模型。 ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') ``` 3. **创建示例输入**：创建一个形状为(1, 3, 640, 640)的随机输入张量。 ```python input_data = torch.rand(1, 3, 640, 640) ``` 4. **转换模型**：使用torch2trt插件将YOLOv5模型转换为TensorRT格式。 ```python from torch2trt import TRTModule, torch2trt model_trt = torch2trt(model, [input_data]) ``` 5. **保存模型**：将转换后的TensorRT模型保存到文件。 ```python torch.save(model_trt.state_dict(), 'yolov5_trt.pth') ``` 6. **加载并使用模型**：在Jetson平台上加载转换后的模型，并进行推理。 ```python model_trt = TRTModule() model_trt.load_state_dict(torch.load('yolov5_trt.pth')) output = model_trt(input_data) ``` #### 五、总结通过上述两种方法，我们可以有效地使用TensorRT来加速YOLOv5在Jetson平台上的推理过程。相比于传统的直接部署方式，使用TensorRT能够显著提高模型的推理速度，这对于实时性要求较高的应用场景（如自动驾驶、安防监控等）来说至关重要。未来，随着TensorRT功能的不断完善和Jetson系列产品的更新迭代，我们有望看到更多深度学习应用在嵌入式平台上实现高性能的实时推理。

Jetson Xavier NX 和 Jetson Nano 都可以运行 YOLOv5，但是 Jetson Xavier NX 的性能更好，因此在运行 YOLOv5 时速度更快。实际上，Jetson Xavier NX 比 Jetson Nano 快得多，因为它具有更强大的 GPU 和更多的 CPU 内核，可以提供更高的性能。在实际测试中，Jetson Xavier NX 可以在 20 毫秒内处理一张 640x640 的图像，而 Jetson Nano 处理相同大小的图像需要 60 毫秒左右。

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