基于 TensorRT 的 C++ 高性能推理库。
🚀（2023.12.03）支持全景驾驶感知算法 YOLOPv2，Better、Faster、Stronger ！
🚀（2023.11.06）支持全景驾驶感知算法 YOLOP ！
🚀（2023.10.19）支持单目标跟踪 OSTrack、LightTrack ！单独的单目标跟踪仓库为 github
🚀（2023.10.09）支持目标检测算法 RT-DETR ！
🚀（2023.08.26）支持 PTQ 量化，Yolov5/7 QAT 量化！
🚀（2023.07.19）支持目标检测 Yolo 系列 5/X/7/8，多目标跟踪 Bytetrack。
- 支持全景驾驶感知 YOLOPv2，目标检测 RT-DETR，Yolo 5/X/7/8 ，多目标跟踪 Bytetrack，单目标跟踪 OSTrack、LightTrack；
- 预处理和后处理实现CUDA核函数，在 jetson 边缘端也能高性能推理；
- 封装Tensor、Infer，实现内存复用、CPU/GPU 内存自动拷贝、引擎上下文管理、输入输出绑定等；
- 推理过程实现生产者消费者模型，实现预处理和推理的并行化，进一步提升性能；
- 采用 RAII 思想+接口模式封装应用，使用安全、便捷。
本项目代码结构如下：apps 文件夹中存放着各个算法的实现代码，其中 app_xxx.cpp 是对应 xxx 算法的调用demo函数，每个算法彼此之间没有依赖，假如只需要使用yolopv2，可以将此文件夹下的其他算法全部删除，没有影响；trt_common 文件夹中包括了常用的cuda_tools，对TensorRT进行Tensor、Infer的封装，生产者消费者模型的封装；quant-tools 文件夹中是量化脚本，主要是yolov5/7；workspace 文件夹中存放编译好的可执行文件、engine等。
使用哪个算法就在 main.cpp 中调用哪个算法的demo函数。
.
├── apps
│ ├── yolo
│ └── yolop
│ ├── app_yolo.cpp
│ ├── app_yolop.cpp
│ ├── ...
├── trt_common
│ ├── cuda_tools.hpp
│ ├── trt_infer.hpp
│ ├── trt_tensor.hpp
│ └── ...
├── quant-tools
│ └── ...
├── workspace
│ └── ...
├── CMakeLists.txt
└── main.cpp如果要进行您自己的算法部署，只需要在 apps 文件夹中新建您的算法文件夹，模仿其他算法中对 trt_infer/trt_tensor 等的使用即可。后续时间空闲较多的情况下会更新较为详细的用法。
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install cuda/tensorrt/opencv
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compile engine
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下载 onnx 模型 google driver
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cd Linfer/workspace # 修改其中的onnx路径 bash compile_engine.sh
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build
# 修改 CMakeLists.txt 中 cuda/tensorrt/opencv 为自己的路径 cd Linfer mkdir build && cd build cmake .. && make -j4
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run
cd Linfer/workspace ./pro
在 Jetson Orin Nano 8G 上进行测试，测试包括整个流程（图像预处理+模型推理+后处理解码）
| Model | Precision | Resolution | FPS(bs=1) |
|---|---|---|---|
| yolov5_s | fp16 | 640x640 | 96.06 |
| yolox_s | fp16 | 640x640 | 79.64 |
| yolov7 | int8 | 640x640 | 49.55 |
| yolov8_n | fp16 | 640x640 | 121.94 |
| yolov8_s | fp16 | 640x640 | 81.40 |
| yolov8_l | fp16 | 640x640 | 13 |
| rtdetr_r50 | fp16 | 640x640 | 12 |
| lighttrack | fp16 | 256x256 | 90.91 |
| ostrack | fp16 | 256x256 | 37.04 |
| yolop | fp16 | 640x640 | 31.4 |
| yolopv2 | fp16 | 480x640 | 21.9 |