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旋转目标检测模型的C++部署实践
近期，我们完成了一次基于C++的旋转目标检测模型部署项目，现将完整的部署过程和相关代码分享给大家。以下将详细记录从TensorRT安装到模型部署的全过程。
一、项目背景
本次工程采用了GGHL框架作为旋转目标检测的基础平台。选择GGHL主要基于以下几个原因：一是框架优化程度高，适合高效部署；二是框架支持丰富，具备完善的文档资源；三是框架架构清晰，便于后续模型的扩展和优化。
在旋转目标检测领域，主要采用的两种参数表示方法：
两种表示方法在后期处理时可以相互转换。我们在本次项目中选择了八参数表示法作为主要参数化方法。这一选择基于以下考虑：八参数表示法能够更直观地描述多个目标的位置信息，适合复杂场景下的检测需求。
二、TensorRT安装步骤
在开始安装前，请确保系统环境满足以下条件：
TensorRT提供了三种主要的安装方式：deb、tar、rpm。根据个人系统环境，我们选择了tar安装方式进行操作。
TensorRT的安装包可以通过以下官方链接获取：
https://developer.nvidia.com/tensorrt-getting-started
完成包的下载后，按照以下步骤进行安装和配置：
# 切换到TensorRT安装目录cd /home/crescent/TensorRT-8.4.15# 创建编译目录mkdir -p build && cd build# 执行cmake命令cmake .. -DTRT_LIB_DIR=$TRT_LIBPATH -DTRT_OUT_DIR=`pwd`/out# 开始编译make -j$(nproc)
在安装完成后，需要配置CUDA和TensorRT相关的环境变量。以下是我的zshrc配置示例：
# CUDA路径配置export PATH=/usr/local/cuda:$PATHexport CUDA_HOME=/usr/local/cuda# TensorRT路径配置export TRT_LIBPATH=/usr/local/cuda/../libexport TRT_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda/../include
完成TensorRT安装后，可以通过运行以下命令进行验证：
./sample_mnist
运行完成后，应会出现以下输出，表明TensorRT安装成功：
[I] Building and running a GPU inference engine for MNIST[I] Input:@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@#-:.-=@@@@@@@@@@@@@@@@@@@%= . *@@@@@@@@@@@@@@@@@% .:+%%% *@@@@@@
如果出现上述输出，说明TensorRT安装成功，可以继续后续部署工作。
三、模型部署详细步骤
在实际部署前，需要准备好目标检测模型文件。以下是一些常用的模型格式：
将训练好的模型转换为TensorRT支持的格式。以下是常用的转换工具：
在TensorRT中对模型进行优化，包括：
完成模型优化后，进行最终的推理部署。以下是TensorRT的推理部署步骤：
import tensorrt as trtimport numpy as np# 加载已优化的模型model = trt.read_trt_model("/path/to/trt.model")# 创建输入张量input_tensor = trt.tensor_to_tensor(np.array([image_data]))# 进行推理result = model.inference(input_tensor)# 获取输出数据output_data = result.output 四、注意事项
在实际运行前，请确保以下环境变量已正确配置：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/../libexport PATH=$PATH:/usr/local/cuda/../bin
确保在运行TensorRT时，CUDA显卡已被正确管理。可以通过以下命令查看显卡状态：
nvidia-smi
部分模型可能需要进行额外的修改以适配TensorRT环境。具体修改方法，请参考TensorRT官方文档。
五、总结
本次项目的核心目标是实现旋转目标检测模型的C++部署。通过TensorRT的支持，成功实现了模型在边缘设备上的实时推理。整个过程涵盖了模型优化、环境配置、编译调试等多个环节，力求做到高效、稳定、可靠。
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