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Windows 上基于 TensorRT 的 YOLOV6 部署保姆级教程

部署环境和相关依赖包

  • Cuda 11.0.2
  • Cudnn 8.0.4.30
  • TensorRT 8.4.0.6
  • OpenCV 4.1.1
  • VS2019

项目所需的安装包均放到到如下百度云链接 链接:https://pan.baidu.com/s/1C4jYSKAN2P_GSpFiikhY_g 提取码:71ou

部署流程

  • 第一步把VS2019装好,安装略,百度云提供了安装包,可自行安装
  • 第二步Cuda安装流程如下:

在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

  • 第三步:解压如上cudnn压缩包,把如下目录的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin目录下

在这里插入图片描述 把如下目录的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\include目录下

在这里插入图片描述 把如下目录的文件拷贝到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\lib\x64目录下

在这里插入图片描述

  • 第四步解压OpenCV和TensorRT备用

在这里插入图片描述 安装cmake

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  • 第五步onnx转tensorrt引擎,流程如下:

从GitHub下载部署代码https://github.com/zhiqwang/yolov5-rt-stack 进入如下目录

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编辑CMakeLists,设置OpenCV和TensorRT目录

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指定CMakeLists.txt目录以及要build的目录

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点击cmake的tools->Configure

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进入build目录,打开build工程

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选择Release

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点击生成->生成解决方案,编译完成后进入生成的exe目录

在这里插入图片描述 把tensorrt的dll文件放到exe目录下

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进入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\bin目录

把以下8个dll拷贝到exe目录

  • cublas64_11.dll
  • cublasLt64_11.dll
  • cudart64_110.dll
  • cudnn_cnn_infer64_8.dll
  • cudnn_ops_infer64_8.dll
  • cudnn64_8.dll
  • nvrtc64_110_0.dll
  • nvrtc-builtins64_110.dll

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把官方的提供的onnx模型放到exe目录

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在exe目录打开命令行,输入build_model.exe yolov6n.onnx yolov6n.engine生成tensorrt引擎

  • 第六步tensorrt引擎推理流程如下:

进入D:\yolov6\yolov5-rt-stack\deployment\tensorrt-yolov6目录

编辑CMakeLists,设置OpenCV和TensorRT目录

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打开桌面上的cmake,设置tensorrt推理代码的CMakeLists.txt路径以及要build的目录

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点击cmake的tools->Configure

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点击Generate

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打开build工程,选择release,点击生成->生成解决方案,生成tensorrt推理的exe

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进入生成tensorrt引擎的exe目录(上一次build的目录)

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拷贝dll以及tensorrt推理引擎到tensorrt推理的exe目录(当前build的目录)

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把OpenCV的opencv_world411.dll拷贝到推理exe目录

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在推理exe目录打开命令行,输入推理命令

yolov6.exe -model_path yolov6n.engine -image_path zidane.jpg

指定推理引擎路径以及推理图片路径,在推理exe目录生成推理可视化结果

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