方式一、通過(guò)cfg和wts文件在deepstream中直接生成trt引擎

DeepStream-Yolo工程

./DeepStream-Yolo/utils/gen_wts_yoloV5.py

執(zhí)行如下命令可生成yolov5s.cfg和yolov5s.wts兩個(gè)文件：

python3 gen_wts_yoloV5.py -w yolov5s.pt

將以上生成的兩個(gè)文件yolov5s.cfg和yolov5s.wts復(fù)制到/opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0/sources/deepstream_python_apps/apps/deepstream-yolov5文件夾下，該文件夾下config_infer_primary.txt文件內(nèi)容改成如下所示：

[property]
gpu-id=0
net-scale-factor=0.0039215697906911373
model-color-format=0
custom-network-config=yolov5s.cfg
model-file=yolov5s.wts
model-engine-file=model_b1_gpu0_fp32.engine
labelfile-path=labels.txt
batch-size=1
network-mode=0
num-detected-classes=80
interval=0
gie-unique-id=1
process-mode=1
network-type=0
cluster-mode=4
maintain-aspect-ratio=1
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseYolo
custom-lib-path=nvdsinfer_custom_impl_Yolo/libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so
engine-create-func-name=NvDsInferYoloCudaEngineGet

3.運(yùn)行視頻文件檢測(cè)程序并同時(shí)生成trt引擎文件(需要幾分鐘時(shí)間)：
python3 deepstream_yolov5_file.py file:///opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.0/samples/streams/sample_qHD.h264

方式二、通過(guò)tensorrtx項(xiàng)目生成trt文件，具體實(shí)現(xiàn)方式可參照項(xiàng)目?jī)?nèi)README.md文件

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Deepstream yolov5 两种引擎(engine)生成方式的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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