DETR系列：RT-DETR实战部署_rtdetr虚拟机部署部署

上篇文章介绍RT-detr的论文内容（RT-DETR 论文解析），本篇文章介绍算法复现、tensorRT加速、python代码部署tensorRT测试单张图片或文件夹。

1.复现模型详情

本次复现主要测试下表中RT-DETR-R50和RT-DETR-L（hgnetv2）

2.环境准备

我安装的是cuda 10.2 cudnn 8.6.0,TensorRT 8.5.1(Paddle官网要求确保TensorRT的版本>=8.5.1),PaddlePaddle >= 2.4.1(rtdetr要求)

1）CUDA、CUDNN安装
TensorRT>=8.5.1要求cudnn版本大于8.6.0，因此，cudnn需要安装8.6.0或以上版本，参考：https://blog.csdn.net/weixin_60864335/article/details/126671341

2）PaddleDetection配置

• 创建paddle虚拟环境

  conda create -n paddle python=3.7.0
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注意，这里建议直接指定版本3.7.0，因为后面安装tensorrt时候版本高可能安装识别，我一开始是3.7.15版本，安装tensorrt python时报错：tensorrt-8.5.1.7-cp37-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform，因此最好一开始就配置成低版本python。
完成之后输入下面命令进入环境

conda activate paddle 
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• 安装paddle

  python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  //检查是否安装成功
  (paddle) ubuntu:~$ python
  >>> import paddle
  >>> paddle.utils.run_check()
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输出下面语句表示paddle安装成功
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

• 安装PaddleDetection

# 克隆PaddleDetection仓库
cd <path/to/clone/PaddleDetection>
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git

# 安装其他依赖
cd PaddleDetection
pip install -r requirements.txt

# 编译安装paddledet
python setup.py install
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安装后确认测试通过：

python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
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测试通过后会提示如下信息：

Ran 7 tests in 12.816s
OK
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3）TensorRT安装
参考：https://blog.csdn.net/qq_41596730/article/details/128169273

安装之后tensorRT测试：

(paddle) ubuntu:~$ python
>>> import tensorrt
>>> 
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正常即表示安装成功，若报如下错误
Error Code 2: Internal Error (Assertion cublasStatus == CUBLAS_STATUS_SUCCES
原因是CUDA的问题，到官网上，除了下载安装CUDA的包、还需要把Patch1、Patch2都下载安装上。
若报如下错误：

ImportError: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory
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解决方法：将TensorRT中的链接文件.so文件进行复制到/usr/lib/文件夹中

4）环境测试

cd /home/PaddleDetection-develop
conda activate paddle 
python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \
              -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams \
              --infer_img=./demo/000000570688.jpg
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3.训练

训练命令：

python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml --eval -o pretrain_weights=models/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.pdparams
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中断后继续训练：

python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml --eval -r output/10.pdparams
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评估：

python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml -o weights=models/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.pdparams --infer_img=./demo/000000570688.jpg
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4.部署

1. 导出模型

cd /home/PaddleDetection-develop
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \
              -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True \
              --output_dir=output_inference
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2. 转换模型至ONNX

• 安装Paddle2ONNX 和 ONNX

pip install onnx==1.13.0
pip install paddle2onnx==1.0.5
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• 转换模型:

paddle2onnx --model_dir=./output_inference/rtdetr_r50vd_6x_coco/ \
            --model_filename model.pdmodel  \
            --params_filename model.pdiparams \
            --opset_version 16 \
            --save_file rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx
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3. 转换成TensorRT:

# 保证TensorRT的版本>=8.5.1
trtexec --onnx=./rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx \
        --workspace=4096 \
        --shapes=image:1x3x640x640 \
        --saveEngine=rtdetr_r50vd_6x_coco.trt \
        --avgRuns=100 \
        --fp16
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5.python代码

点击这里下载代码

6.测试

测试下面2个模型转换前和转换后的耗时，可以看出，转换成trt后速度提升十分明显，能够满足实时性需求。