TensorRT推理deepsort代码

### 使用TensorRT进行DeepSort推理

对于使用TensorRT执行DeepSort推理的任务，可以参考`deepsort-tensorrt`项目的实现方法[^1]。此项目提供了一个C++版本的DeepSort，在Jetson Xavier NX和Nano平台上进行了优化。

下面是一个简化版的基于TensorRT的DeepSort推理流程：

#### 初始化模型并加载权重

// 创建检测器实例
Detector detector;

// 加载配置文件与预训练模型参数
detector.setup("model_data/yolov3.cfg", "model_data/yolov3.weights");

// 实例化特征提取网络（这里假设已经转换成了ONNX格式）
FeatureExtractor extractor;
extractor.loadModel("model_data/mars-small128.onnx");

#### 执行对象检测及跟踪逻辑

std::vector<Detection> detections; // 存储当前帧中的所有边界框及其置信度得分
cv::Mat frame = ... ;              // 输入图像数据

// 进行YOLOv3的目标检测操作
detector.detect(frame, &detections);

// 对于每一个检测到的对象计算其外观特征向量
for (auto& det : detections){
    auto features = extractor.extractFeatures(det);
    
    // 更新跟踪状态机...
}

#### 完整的推断过程
为了更清晰地展示整个工作流，以下是完整的代码片段：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char *argv[]) {
    try {
        Detector detector;
        FeatureExtractor feature_extractor;

        // 设置YOLOv3模型路径和其他必要的初始化设置
        detector.setup("yolo_cfg_path", "yolo_weights_path");
        
        // 如果有预先准备好的tensorrt引擎可以直接指定加载
        if (!feature_extractor.loadEngine("mars-small128.trt")) {
            std::cerr << "Failed to load tensorrt engine!" << std::endl;
            return -1;
        }

        cv::VideoCapture cap(0);  // 或者读取视频文件cap.open(video_file)

        while(true) {
            cv::Mat img;
            cap >> img;

            vector<BoundingBox> bboxes;
            detector.detect(img, &bboxes);

            unordered_map<int, pair<cv::Rect_<float>, float>> tracks;
            
            for(const BoundingBox& bbox:bboxes){
                Mat roiImg = getROIImage(bbox.rect(),img);
                
                // 提取该区域内的表观特征描述子
                vector<float> descriptor = feature_extractor.infer(roiImg);
                
                // 将新观测加入到卡尔曼滤波器中更新轨迹估计位置
                updateTracks(tracks,bbox.descriptor());
            }
            
            drawDetectionsAndTracklets(img,detections,tracks);
            imshow("Tracking Result",img);
            
            waitKey(1);
        }
    } catch (...) {
        cerr<<"Error occurred during execution."<<endl;
        throw;
    }
    return EXIT_SUCCESS;
}

上述代码展示了如何利用TensorRT加速DeepSort算法的核心部分——即通过神经网络获取目标物体的视觉特征表示，并将其应用于多目标追踪场景之中。