Jetson agx Xavier上yolov3-tensorrt加速测试结果

• 代码下载
  darknet参考我上一篇博客转换文件需要从这里面copy过去。
  GitHub

• 模型转换
  GitHub上下载完程序，打开yolo文件夹，开启终端，运行

./download_yolov3.sh

我运行完是不能直接下载权重文件等，所以我按照download_yolov3.sh文件下的指令一个个输入完成，如下：
复制或者下载cfg文件和weights文件：
下载：

#下载：一共有四个文件，yolov3.cfg，yolov3.weights，yolov3-tiny.cfg，yolov3-tiny.weights
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov3.cfg -q --show-progress --no-clobber
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights -q --show-progress --no-clobber
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov3-tiny.cfg -q --show-progress --no-clobber
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights -q --show-progress --no-clobber

#复制：一样也是复制上面那四个文件，路径在darknet和darknet下的cfg文件夹，复制到yolo下即可

下载或复制完成后执行一下指令：

cat yolov3.cfg | sed -e '8s/width=608/width=288/' | sed -e '9s/height=608/height=288/' > yolov3-288.cfg
ln -sf yolov3.weights yolov3-288.weights
cat yolov3.cfg | sed -e '8s/width=608/width=416/' | sed -e '9s/height=608/height=416/' > yolov3-416.cfg
ln -sf yolov3.weights yolov3-416.weights
cp yolov3.cfg yolov3-608.cfg
ln -sf yolov3.weights yolov3-608.weights
cat yolov3-tiny.cfg | sed -e '8s/width=416/width=288/' | sed -e '9s/height=416/height=288/' > yolov3-tiny-288.cfg
ln -sf yolov3-tiny.weights yolov3-tiny-288.weights
cp yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny-416.cfg
ln -sf yolov3-tiny.weights yolov3-tiny-416.weights

最后yolo目录下会生成yolov3-288.cfg，yolov3-288.weights，yolov3-416.cfg，yolov3-416.weights， yolov3-tiny-288.cfg，yolov3-tiny-288.weights，yolov3-tiny-416.cfg，yolov3-tiny-416.weights

返回上一级文件夹，tensorrt_demos-master下打开终端，输入如下命令：

python3 yolo_to_onnx.py --model yolov3-416
python3 onnx_to_tensorrt.py --model yolov3-416

python3 yolo_to_onnx.py --model yolov3-tiny-416
python3 onnx_to_tensorrt.py --model yolov3-tiny-416
#下面一个是tiny的文件转换，速度会快一点，也可以把416改为288，图像初始化大小不一样，288会更快一点。

• 测试

图片测试

#下载图片到picture文件下。
wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/dog.jpg -O $ {HOME} /Pictures/dog.jpg
python3 trt_yolo.py --model yolov3-416 --image --filename $ {HOME} /Pictures/dog.jpg
#或
python3 trt_yolo.py --model yolov3-tiny-416 --image --filename $ {HOME} /Pictures/dog.jpg

视频测试

#

摄像头测试

python3 trt_yolo.py --model yolov3-416 --usb
#或
python3 trt_yolo.py --model yolov3-tiny-416 --usb

摄像头测试效果：摄像头的分辨率是720p，帧率稳定在40帧上，比之前的提高了十几帧，（视频测试的话效果也一样）但是还是没有达到预期效果。。。。。。1080p的话大概是20-30帧，这是我用yolov3-tiny-416.weights测试的结果。

这是使用yolov3-tiny-288.weights测试的结果。帧率稳定在50以上，摄像头为720p测试的结果。

这是使用yolov3-tiny-288.weights测试图片的结果。