Jetson Nano（ 五） TensorRT yolov4 yolov4-tiny yolov5 实测

TensorRT yolov4 yolov4-tiny yolov5

软硬件环境

Jetson Nano 4G
JP 4.4.1
CUDA 10.2
TensorRT 7.1.3.0
Pytorch 1.6.0

参考大佬项目

https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt作者封装了模型的转换
https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx
https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos

简要流程

使用模型框架不同主要使用了pytorch和darknet。

Darknet → ONNX → TensorRT
PyTorch → ONNX/WTS → TensorRT

注意要点

1.CMakelist.txt中TensorRT链接地址。
2.CMakelist.txt中CUDA链接地址。
3.CUDA TensorRT环境变量。
4.Yolov4/v4-tiny 中cfg中batch设置（batch 1或4）。
5.Yolov5 版本和PyTorch版本的对应（Yolov5 v3.1 pytorch 1.6）。

操作流程

只要环境正常，操作上不复杂，使用大佬的封装好了的方法。

git clone https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt.git
cd yolo-tensorrt/
mkdir build
cd build/
cmake ..
make
./yolo-trt

注意：目前主版本支持的yolov5为3.0版本，编译之前修改samples/sample_detector.cpp内需要推理的模型如下：

附上yolov4-tiny运行图片，大约推理耗时36—40ms左右：

记录遇坑

本人把下面nvcc目录添加进/etc/environment文件下，就可以了。

CUDACXX=/usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc

推理速度记录

系统	模型	框架	输入	精度	时间(ms)
JP4.3	yolov5s v1.0	PyTorch 1.4	416*416	—	60~80
JP4.4.1	yolov4	Tensorrt 7.13.0	416*416	FP16	280
JP4.4.1	yolov4	Tensorrt 7.13.0	416*416	FP32	380
JP4.4.1	yolov4-tiny(batch 1)	Tensorrt 7.13.0	416*416	FP16	45
JP4.4.1	yolov4-tiny(batch 4)	Tensorrt 7.13.0	416*416	FP16	38
JP4.4.1	yolov5s v3.1	Tensorrt 7.13.0	608*608	FP16	110~130
JP4.4.1	yolov5s v3.1	PyTorch 1.6	608*608	—	170~210
JP4.4.1	yolov5s v3.1	PyTorch 1.6	416*416	—	120~140

不知道为何yolov5s v1.0版本直接在nano JP4.3上能跑100ms以内，如有有了解的大佬请告知一下哈。