mmyolo_tensorrt 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

mmyolo_tensorrt/
├── configs/
│   ├── config1.yaml
│   ├── config2.yaml
│   └── ...
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1.py
│   ├── model2.py
│   └── ...
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，通常以 .yaml 或 .json 格式存储。
• src/: 存放项目的源代码，包括主要的启动文件 main.py 和一些工具函数文件 utils.py。
• models/: 存放项目的模型定义文件，每个模型通常对应一个 .py 文件。
• README.md: 项目的说明文档，通常包含项目的简介、安装方法、使用说明等。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的 Python 包及其版本。

2. 项目的启动文件介绍

src/main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载模型、执行推理等核心功能。以下是 main.py 的主要功能模块：

import argparse
import yaml
from models import Model1, Model2
from utils import load_config, load_model

def main():
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser(description="MMYOLO TensorRT 项目启动文件")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='configs/config1.yaml', help='配置文件路径')
    args = parser.parse_args()

    # 加载配置文件
    config = load_config(args.config)

    # 加载模型
    model = load_model(config['model_name'])

    # 执行推理
    model.inference(config['input_data'])

if __name__ == "__main__":
    main()

主要功能模块

• 命令行参数解析: 使用 argparse 模块解析命令行参数，允许用户指定配置文件路径。
• 配置文件加载: 使用 yaml 模块加载配置文件，配置文件中包含了模型的名称、输入数据路径等信息。
• 模型加载: 根据配置文件中的 model_name 加载对应的模型。
• 推理执行: 调用模型的 inference 方法执行推理操作。

3. 项目的配置文件介绍

configs/config1.yaml

配置文件通常以 .yaml 格式存储，包含了项目的各种配置参数。以下是一个示例配置文件的内容：

model_name: Model1
input_data: data/input.jpg
output_dir: results/
batch_size: 1

配置文件参数介绍

• model_name: 指定要加载的模型名称，对应 models/ 目录下的模型文件。
• input_data: 指定输入数据的文件路径，通常是一个图像文件。
• output_dir: 指定输出结果的保存目录。
• batch_size: 指定批处理的大小，即每次推理的图像数量。

配置文件的使用

配置文件通过 main.py 中的 load_config 函数加载，并传递给模型进行初始化和推理操作。用户可以通过修改配置文件来调整模型的行为，例如更改输入数据路径、输出目录等。

总结

本教程介绍了 mmyolo_tensorrt 项目的目录结构、启动文件 main.py 以及配置文件的使用方法。通过阅读本教程，用户可以快速了解项目的结构和使用方法，并根据需要进行定制化配置。