TAO v5.5.0
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部署 EfficientDet 到 DeepStream

您训练的深度学习和计算机视觉模型可以部署在边缘设备上，例如 Jetson Xavier 或 Jetson Nano、独立 GPU 或云端 NVIDIA GPU。TAO 旨在与 DeepStream SDK 集成，因此使用 TAO 训练的模型可以与 DeepStream SDK 开箱即用。

DeepStream SDK 是一种流分析工具包，可加速构建基于 AI 的视频分析应用程序。本节将介绍如何将您训练的模型部署到 DeepStream SDK。

要将 TAO 训练的模型部署到 DeepStream，我们有两种选择

  • 选项 1：将 .etlt 模型直接集成到 DeepStream 应用程序中。模型文件由导出生成。

  • 选项 2：使用 TAO Deploy 生成特定于设备的优化 TensorRT 引擎。生成的 TensorRT 引擎文件也可以被 DeepStream 摄取。

  • 选项 3（已弃用 x86 设备）： 使用 TAO Converter 生成特定于设备的优化 TensorRT 引擎。

特定于机器的优化是在引擎创建过程中完成的，因此应为每个环境和硬件配置生成不同的引擎。如果推理环境的 TensorRT 或 CUDA 库已更新（包括次要版本更新），或者如果生成了新模型，则需要生成新引擎。不支持运行使用不同版本的 TensorRT 和 CUDA 生成的引擎，并且会导致影响推理速度、准确性和稳定性的未知行为，或者可能完全无法运行。

选项 1 非常简单。.etlt 文件和校准缓存由 DeepStream 直接使用。DeepStream 将自动生成 TensorRT 引擎文件，然后运行推理。TensorRT 引擎生成可能需要一些时间，具体取决于模型大小和硬件类型。

引擎生成可以提前完成，使用选项 2：TAO Deploy 用于将 .etlt 文件转换为 TensorRT；然后将此文件直接提供给 DeepStream。TAO Deploy 工作流程类似于 TAO Converter，后者从 TAO 4.0.x 版本开始已弃用 x86 设备，但仍是部署到 Jetson 设备所必需的。

有关如何导出 TAO 模型的更多详细信息，请参阅导出模型部分。

TensorRT 开源软件 (OSS)

EfficientDet 模型需要 TensorRT OSS 构建，因为几个先决条件 TensorRT 插件仅在 TensorRT 开源仓库中可用。具体而言，EfficientDet 需要 batchTilePlugin 和 EfficientNMSPlugin。

如果您的部署平台是带有 NVIDIA GPU 的 x86 PC，请按照 x86 上的 TensorRT OSS 说明进行操作；如果您的部署平台是 NVIDIA Jetson，请按照 Jetson (ARM64) 上的 TensorRT OSS 说明进行操作。

x86 上的 TensorRT OSS

在 x86 上构建 TensorRT OSS

  1. 安装 Cmake (>=3.13)。

    注意

    TensorRT OSS 需要 cmake >= v3.13，因此如果您的 cmake 版本低于 3.13c，请安装 cmake 3.13

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    sudo apt remove --purge --auto-remove cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.5/cmake-3.13.5.tar.gz
tar xvf cmake-3.13.5.tar.gz
cd cmake-3.13.5/
./configure
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin/cmake

  2. 获取 GPU 架构。GPU_ARCHS 值可以通过 deviceQuery CUDA 示例检索

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    cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

    如果您的系统中不存在 /usr/local/cuda/samples，您可以从此 GitHub 仓库 下载 deviceQuery.cpp。编译并运行 deviceQuery。

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    nvcc deviceQuery.cpp -o deviceQuery
./deviceQuery

    此命令将输出类似这样的内容，这表明 GPU_ARCHS 基于 CUDA Capability major/minor 版本为 75。

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    Detected 2 CUDA Capable device(s)

Device 0: "Tesla T4"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          10.2 / 10.2
  CUDA Capability Major/Minor version number:    7.5

  3. 构建 TensorRT OSS

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    git clone -b 21.08 https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT/
git submodule update --init --recursive
export TRT_SOURCE=`pwd`
cd $TRT_SOURCE
mkdir -p build && cd build

    注意

    确保步骤 2 中的 GPU_ARCHS 在 TensorRT OSS CMakeLists.txt 中。如果 GPU_ARCHS 不在 TensorRT OSS CMakeLists.txt 中，请添加 -DGPU_ARCHS=<VER>，如下所示，其中 <VER> 表示步骤 2 中的 GPU_ARCHS。

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    /usr/local/bin/cmake .. -DGPU_ARCHS=xy  -DTRT_LIB_DIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/ -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -DTRT_BIN_DIR=`pwd`/out
make nvinfer_plugin -j$(nproc)

    构建成功结束后，libnvinfer_plugin.so* 将在 \`pwd\`/out/. 下生成。

  4. 替换原始 libnvinfer_plugin.so*

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    sudo mv /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y ${HOME}/libnvinfer_plugin.so.8.x.y.bak   // backup original libnvinfer_plugin.so.x.y
sudo cp $TRT_SOURCE/`pwd`/out/libnvinfer_plugin.so.8.m.n  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y
sudo ldconfig

Jetson (ARM64) 上的 TensorRT OSS

  1. 安装 Cmake (>=3.13)

    注意

    TensorRT OSS 需要 cmake >= v3.13，而 Jetson/Ubuntu 18.04 上的默认 cmake 是 cmake 3.10.2。

    使用以下命令升级 TensorRT OSS

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    sudo apt remove --purge --auto-remove cmake
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.5/cmake-3.13.5.tar.gz
tar xvf cmake-3.13.5.tar.gz
cd cmake-3.13.5/
./configure
make -j$(nproc)
sudo make install
sudo ln -s /usr/local/bin/cmake /usr/bin/cmake

  2. 根据您的平台获取 GPU 架构。下表给出了不同 Jetson 平台的 GPU_ARCHS。

    Jetson 平台 GPU_ARCHS
    Nano/Tx1 53
    Tx2 62
    AGX Xavier/Xavier NX 72

  3. 构建 TensorRT OSS

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    git clone -b 21.03 https://github.com/nvidia/TensorRT
cd TensorRT/
git submodule update --init --recursive
export TRT_SOURCE=`pwd`
cd $TRT_SOURCE
mkdir -p build && cd build

    注意

    下面的 -DGPU_ARCHS=72 适用于 Xavier 或 NX，对于其他 Jetson 平台，请根据步骤 2 中的 GPU_ARCHS 更改 72。

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    /usr/local/bin/cmake .. -DGPU_ARCHS=72  -DTRT_LIB_DIR=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/ -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc -DTRT_BIN_DIR=`pwd`/out
make nvinfer_plugin -j$(nproc)

    构建成功结束后，libnvinfer_plugin.so* 将在 ‘pwd’/out/. 下生成。

  4. 将 "libnvinfer_plugin.so*" 替换为新生成的。

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    sudo mv /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y ${HOME}/libnvinfer_plugin.so.8.x.y.bak   // backup original libnvinfer_plugin.so.x.y
sudo cp `pwd`/out/libnvinfer_plugin.so.8.m.n  /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.8.x.y
sudo ldconfig

将模型与 DeepStream 集成

对于 EfficientDet，您将需要构建 TensorRT 开源插件和自定义边界框解析器。说明在上文 TensorRT 开源软件 (OSS)`_ 部分中提供，所需代码可以在此 GitHub 仓库 中找到。

要将模型与 DeepStream 集成，您需要以下内容

  • DeepStream SDK DeepStream 的安装说明在 DeepStream 开发指南 中提供。

  • 导出的 .onnx 模型文件和可选的 INT8 精度校准缓存。

  • TensorRT 8+ OSS 插件 .

  • 一个 labels.txt 文件，其中包含类别的标签，顺序与网络生成输出的顺序相同。

  • 一个示例 config_infer_*.txt 文件，用于配置 DeepStream 中的 nvinfer 元素。nvinfer 元素处理与 DeepStream 中 TensorRT 优化和引擎创建相关的所有事务。

DeepStream SDK 附带一个端到端参考应用程序，该应用程序是完全可配置的。您可以配置输入源、推理模型和输出接收器。该应用程序需要一个主对象检测模型，后跟一个可选的辅助分类模型。参考应用程序安装为 deepstream-app。下图显示了参考应用程序的架构。

arch_ref_appl.png

此应用程序通常使用两个或多个配置文件。在安装目录中，配置文件位于 samples/configs/deepstream-app 或 sample/configs/tlt_pretrained_models 中。主配置文件配置上述管道中的所有高级参数，设置输入源和分辨率、推理数量、跟踪器和输出接收器。支持配置文件用于每个单独的推理引擎。特定于推理的配置文件用于指定模型、推理分辨率、批量大小、类别数量和其他自定义项。主配置文件将调用所有支持配置文件。以下是 samples/configs/deepstream-app 中的一些配置文件，供参考

  • source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt：主配置文件

  • config_infer_primary.txt：上述管道中主检测器的支持配置文件

  • config_infer_secondary_*.txt：上述管道中辅助分类器的支持配置文件

deepstream-app 仅适用于主配置文件。此文件对于所有模型很可能保持不变，并且可以直接从 DeepStream SDK 中使用，几乎无需更改。您只需要修改或创建 config_infer_primary.txt 和 config_infer_secondary_*.txt。

集成 EfficientDet 模型

要在 DeepStream 中运行 EfficientDet 模型，您需要标签文件和 DeepStream 配置文件。此外，您需要为 DeepStream 编译 TensorRT 8+ OSS 和 EfficientDet 边界框解析器。

GitHub 上提供了 DeepStream 示例以及有关如何使用 TAO 中训练的 EfficientDet 模型运行推理的文档 此处。

EfficientDet 模型的先决条件

  1. EfficientDet 需要 ResizeNearest_TRT 和 EfficientNMS_TRT。这些插件在 TensorRT 开源仓库中可用。有关构建 TensorRT OSS 的详细说明，请参见 TensorRT 开源软件 (OSS)。

  2. EfficientDet 需要自定义边界框解析器，这些解析器未内置在 DeepStream SDK 中。用于构建 EfficientDet 自定义边界框解析器的源代码在此处 此处 提供。以下说明可用于构建边界框解析器

    1. 安装 git-lfs (git >= 1.8.2)

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      curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
git lfs install

    2. 使用 SSH 或 HTTPS 下载源代码

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      git clone -b release/tlt3.0 https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_tlt_apps

    3. 构建自定义边界框解析器

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      // or Path for DS installation
export CUDA_VER=10.2         // CUDA version, e.g. 10.2
make

这会在目录 post_processor 中生成 libnvds_infercustomparser_tlt.so。

标签文件

如果 COCO 注释文件在 categories 中具有以下内容

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[{'supercategory': 'person', 'id': 1, 'name': 'person'},
 {'supercategory': 'car', 'id': 2, 'name': 'car'}]

那么相应的 efficientdet_labels.txt 文件将如下所示

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BG
person
car

DeepStream 配置文件

检测模型通常用作主推理引擎。它也可以用作辅助推理引擎。要在示例 deepstream-app 中运行此模型，您必须修改现有的 config_infer_primary.txt 文件以指向此模型。

dstream_deploy_options2.png

选项 1：将模型 (.onnx) 直接集成到 DeepStream 应用程序中。

对于此选项，用户需要在配置文件中添加以下参数。int8-calib-file 仅在 INT8 精度时才需要。

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onnx-file=<TAO exported .onnx>
int8-calib-file=<Calibration cache file>

从 TAO 5.0.0 开始，.etlt 已弃用。要将 .etlt 直接集成到 DeepStream 应用程序中，您需要在配置文件中添加以下参数。

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tlt-encoded-model=<TLT exported .etlt>
tlt-model-key=<Model export key>
int8-calib-file=<Calibration cache file>

tlt-encoded-model 参数指向从 TLT 导出的模型 (.etlt)。tlt-model-key 是模型导出期间使用的加密密钥。

选项 2：将 TensorRT 引擎文件与 DeepStream 应用程序集成。

  1. 使用 TAO Deploy 生成特定于设备的 TensorRT 引擎。

  2. 引擎文件生成后，修改以下参数以将此引擎与 DeepStream 一起使用

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    model-engine-file=<PATH to generated TensorRT engine>

所有其他参数在两种方法之间是通用的。要使用自定义边界框解析器而不是 DeepStream 中的默认解析器，请修改 config_infer_primary.txt 文件的 [property] 部分中的以下参数

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parse-bbox-func-name=NvDsInferParseCustomEfficientDetTAO
custom-lib-path=<PATH to libnvds_infercustomparser_tlt.so>

使用以下内容添加上面生成的标签文件

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labelfile-path=<efficientdet labels>

对于所有选项，请参见下面的示例配置文件。要了解所有参数的用途，请参阅 DeepStream 开发指南。

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[property]
gpu-id=0
net-scale-factor=1.0
offsets=0;0;0
model-color-format=0
network-input-order=1
labelfile-path=efficientdet_d0_labels.txt
model-engine-file=./d0_avlp_bs1_int8.engine
int8-calib-file=d0.cal
onnx-file=d0_avlp.onnx
maintain-aspect-ratio=1
batch-size=1
## 0=FP32, 1=INT8, 2=FP16 mode
network-mode=2
num-detected-classes=1
interval=0
gie-unique-id=1
is-classifier=0
#network-type=0
cluster-mode=4
parse-bbox-func-name=NvDsInferParseCustomEfficientDetTAO
custom-lib-path=nvdsinfer_custombboxparser_efficientdet_tao.so

[class-attrs-all]
pre-cluster-threshold=0.3
roi-top-offset=0
roi-bottom-offset=0
detected-min-w=0
detected-min-h=0
detected-max-w=0
detected-max-h=0

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下一篇 上次更新于 2024 年 10 月 15 日。
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