YOLO算法tensorRT c++部署的流程是什么?
时间: 2024-06-06 09:05:38 浏览: 169
c++调用tensorRT的模型
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YOLO算法的TensorRT C++部署流程可以概括为以下几个步骤:
1. 定义网络结构:在C++中使用TensorRT时,需要先定义网络结构。可以通过TensorRT提供的API或者使用caffe或ONNX等深度学习框架提供的转换工具将网络结构转换为TensorRT的格式。
2. 加载模型参数:加载模型参数是指将预训练好的模型参数读入内存中。可以使用TensorRT提供的API或者自己实现读取模型参数的代码。
3. 创建执行引擎:执行引擎是TensorRT最重要的组件之一,它负责将网络结构和模型参数整合起来,生成可执行代码并将其加载到GPU上。在创建执行引擎时需要指定一些参数,例如batch size、输入输出维度等。
4. 分配内存和数据传输:在将输入数据传输到GPU之前,需要在GPU上分配一些内存用于存储中间结果。在数据传输过程中,需要将输入数据从主机内存复制到GPU内存,并将输出数据从GPU内存复制回主机内存。
5. 前向推理:在完成数据传输后,可以调用执行引擎的前向推理函数对输入数据进行处理,得到输出结果。
6. 后处理:在得到输出结果后,需要进行一些后处理操作,例如非极大值抑制(NMS)等,以得到最终的识别结果。
以上是YOLO算法的TensorRT C++部署流程的基本步骤,具体实现方式可以参考TensorRT官方文档和相关教程。
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