onnx 转tensorrt 和wts转tensorrt区别

ONNX 是一种开放的模型格式，可以在不同深度学习框架之间共享模型。而TensorRT是一种高效的深度学习推理引擎，可以加速模型推理和优化。因此，将ONNX模型转换为TensorRT格式可以提高模型的推理速度和效率。

WTS是一种特定于TensorRT的权重文件格式，可以直接加载到TensorRT中进行推理。相比之下，ONNX模型需要先进行转换才能在TensorRT中使用。

因此，ONNX转TensorRT需要先将ONNX模型转换为TensorRT格式，而WTS转TensorRT则可以直接加载WTS文件进行推理。

相关问题

cfg和weights文件转成yolov3.wts

要将cfg和weights文件转成yolov3.wts文件，我们需要使用Darknet框架和一些工具。下面是转换的步骤：

步骤 1：安装Darknet框架
首先，我们需要在计算机上安装Darknet框架。可以在GitHub上找到该框架的源代码，并按照文档进行安装。

步骤 2：下载预训练权重文件
在转换之前，我们需要下载预训练权重文件。这些文件可以在Darknet的官方网站或其他来源上找到，具体取决于你想使用的权重。

步骤 3：转换cfg和weights文件
在Darknet安装目录下，使用以下命令将cfg和weights文件转换为yolov3.wts文件：

./darknet.exe partial cfg_file.weights yolov3.weights yolov3 52

其中，cfg_file是你的.cfg文件的路径，yolov3.weights是你的预训练权重文件的路径，yolov3是转换后的.wts文件的输出路径，52是所使用的层（可以根据具体情况调整）。执行完该命令后，会在当前目录下生成yolov3.wts文件。

步骤 4：验证转换结果
你可以使用Darknet框架提供的预训练脚本或自己编写代码来加载yolov3.wts文件，并验证转换是否成功。

需要注意的是，这只是一种将cfg和weights文件转换为yolov3.wts文件的方法，具体的步骤可能根据你使用的工具或库而有所不同。

hrnet tensorrt

HRNet是一个高分辨率网络，用于图像识别和语义分割任务。TensorRT是NVIDIA的一个推理优化器和运行时引擎，用于在GPU上进行深度学习的加速推理。

要将HRNet与TensorRT结合使用，需要进行一些步骤。首先，将hrnet_ocr_w48.wts文件复制到TensorRTX项目的hrnet/hrnet-semantic-segmentation目录下。
然后，将TensorRTX项目hrnet目录下的hrnet-semantic-segmentation目录复制到宿主机的/home目录下，也就是容器的/workspace目录下，这是在构建环境时指定的目录。
最后，修改hrnet/hrnet-semantic-segmentation目录下的hrnet_ocr.cpp文件，以满足你的需求。

通过这些步骤，你就可以将HRNet与TensorRT结合使用，并进行相应的图像识别和语义分割任务。