TensorRT 模型优化演示项目介绍

该项目是一个开源项目，旨在展示如何使用TensorRT对Caffe、TensorFlow、DarkNet和PyTorch模型进行优化。项目主要使用Python和C++编程语言。

项目基础介绍

TensorRT是NVIDIA推出的一个深度学习推理引擎，它可以对深度学习模型进行优化，从而提高推理速度和降低能耗。本项目通过一系列示例，展示了如何将不同框架下的模型转换为TensorRT引擎，并在NVIDIA的Jetson系列开发板上进行部署和运行。

核心功能

1. MODNet视频 matting模型优化：实现了MODNet模型的优化，可以在Jetson Xavier NX上以约21帧/秒的速度运行。

2. YOLOv4对象检测模型优化：优化了YOLOv4模型，使其在Jetson Nano上能够以约46帧/秒的速度运行。

3. YOLOv3对象检测模型优化：优化了YOLOv3模型，使其在Jetson Nano上能够以约49帧/秒的速度运行。

4. SSD对象检测模型优化：优化了SSD MobileNet v1模型，在Jetson Nano上以27-28帧/秒的速度运行。

5. MTCNN人脸检测模型优化：实现了MTCNN模型的优化，使其在Jetson Nano上以6-11帧/秒的速度运行。

6. GoogLeNet图像分类模型优化：优化了GoogLeNet模型，使其在Jetson Nano上以约16毫秒/张图像的速度进行推理。

最近更新的功能

最近项目更新的功能主要包括：

• 对TensorRT引擎的创建和优化流程进行了改进，提高了模型的性能和稳定性。
• 增加了对Jetson Xavier NX的支持，使得更多型号的NVIDIA开发板可以运行这些优化后的模型。
• 更新了部分依赖库，例如OpenCV和TensorFlow的版本，以兼容最新的开发环境。

项目的持续更新，保证了其与最新硬件和软件的兼容性，同时也为开发者提供了更高效、更稳定的模型优化方案。