YOLOv7+Pose姿态估计+tensort部署加速

发布时间:2023年12月27日

YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够在图像中准确识别出不同目标的位置和分类。而姿态估计pose和tensort则是一种用于实现人体姿态估计的算法,可以对人体的关节位置和方向进行精准的检测和跟踪。

下面我将分点阐述YOLOv7姿态估计pose+tensort部署加速的相关内容:

1. YOLOv7的特点和优势

YOLOv7是目前比较流行的目标检测算法之一,它具有以下特点和优势:

(1)快速高效:YOLOv7的检测速度非常快,可以达到每秒几十帧的处理速度,适合实时应用场景。

(2)准确性高:YOLOv7采用了一系列先进的技术,包括多尺度训练、数据增强等,能够在保证速度的同时提高检测的准确率。

(3)易于实现和部署:YOLOv7的代码开源,并且已经有很多优秀的实现和部署工具,可以方便地进行二次开发和部署。

2. 姿态估计pose的原理和应用

姿态估计pose是一种用于实现人体姿态估计的算法,它可以对人体的关节位置和方向进行精准的检测和跟踪。其原理主要是通过深度学习技术训练出一个神经网络模型,可以对输入的图像进行分析和处理,得到人体的姿态信息。

姿态估计pose在很多应用场景中都有着广泛的应用,如动作捕捉、人机交互、安全监控等。

3. tensort的作用和优势

tensort是一种用于加速深度学习算法部署的工具,可以将训练好的神经网络模型转换成适合于部署的形式,同时还能够优化模型的计算流程,提高模型的运行效率。

tensort的优势主要包括以下几个方面:

(1)高效性:tensort能够优化模型的计算流程,提高模型的运行效率,从而实现更快的推理速度。

(2)灵活性:tensort支持多种硬件平台,可以适应不同的部署环境和场景需求。

(3)易用性:tensort提供了简洁易懂的API接口,使得部署和使用非常简单。

4. YOLOv7姿态估计pose+tensort部署加速的实现

将YOLOv7和姿态估计pose结合起来,可以实现对人体姿态的检测和跟踪,而采用tensort进行部署加速,则可以进一步提高模型的推理速度和效率。

具体实现步骤如下:

(1)训练一个基于YOLOv7的姿态估计pose模型,并且进行测试和调优。

(2)使用tensort将训练好的模型转换成适合于部署的形式,并且进行优化处理。

(3)在目标设备上进行部署和测试,查看模型的性能和效果。

通过以上步骤,可以实现对人体姿态的快速、准确的检测和跟踪,同时还可以提高模型的运行效率和性能。

YOLOv7是一种高效的目标检测算法,用于实时物体检测。姿态估计Pose是一种用于识别和跟踪人体关键点的技术。TensorRT是一个针对深度学习推理任务进行加速的高性能推理引擎。

将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合可以实现快速而准确的目标检测和姿态估计任务。首先,使用YOLOv7进行目标检测,它具有高效的网络结构和多尺度特征融合机制,能够在保持准确性的同时提高推理速度。然后,利用得到的目标框信息,将其输入到Pose模型中,进行姿态估计。Pose模型通过分析人体关键点来确定人体的姿态,例如头部、手臂、腿部等。

为了进一步提升推理速度,可以使用TensorRT进行加速。TensorRT利用深度学习模型中的并行计算、内存优化和精度调整等技术,对模型进行优化和推理加速。通过将YOLOv7和Pose模型转换为TensorRT可执行文件,可以充分利用GPU的计算能力,实现更快的推理速度。

总之,通过将YOLOv7和姿态估计Pose与TensorRT结合,可以实现高效的目标检测和姿态估计任务。这种部署加速方案不仅提高了推理速度,还保持了较高的准确性,适用于实时应用场景,如视频监控、人体行为分析等。

实现YOLOv7:可训练的免费套件为实时目标检测设置了最新技术标准

YOLOv7-Pose的姿态估计是基于YOLO-Pose的。关键点标签采用MS COCO 2017数据集。

训练

使用预训练模型yolov7-w6-person.pt进行训练。训练命令如下:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 8 --master_port 9527 train.py --data data/coco_kpts.yaml --cfg cfg/yolov7-w6-pose.yaml --weights weights/yolov7-w6-person.pt --batch-size 128 --img 960 --kpt-label --sync-bn --device 0,1,2,3,4,5,6,7 --name yolov7-w6-pose --hyp data/hyp.pose.yaml

部署

1.导出ONNX模型

运行以下命令生成onnx模型和引擎模型:

python models/export_onnx.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.pt \
    --img-size 832 \
    --device 0 \
    --batch-size 1 \
    --simplify
2.导出TensorRT模型

使用脚本:

python models/export_TRT.py \
    --onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --batch-size 1 \
    --device 1 \
    --fp16

或者使用trtexec:

trtexec \
    --onnx=weights/yolov7-w6-pose.onnx \
    --workspace=4096 \
    --saveEngine=weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \
    --fp16

推理

  1. PyTorch模型推理
    python detect_multi_backend.py \
        --weights weights/yolov7-w6-pose.pt \
        --source data/images \
        --device 0 \
        --img-size 832 \
        --kpt-label
    
    2.ONNX模型推理
python detect_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose.engine \
    --source data/images \
    --device 0 \
    --img-size 832 \
    --kpt-label
3.测试TensorRT模型
python test_multi_backend.py \
    --weights weights/yolov7-w6-pose-FP16.engine \
    --data data/coco_kpts.yaml \
    --img-size 832 \
    --conf-thres 0.001 \
    --iou-thres 0.6 \
    --task val \
    --device 0 \
    --kpt-label
4.INT8校准
python models/export_TRT.py \
    --onnx weights/yolov7-w6-pose.onnx \
   

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_78240361/article/details/135240744
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